1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Wprowadzenie do modelowania liniowego w Pythonie
Connected

exercițiu

Model liniowy w oceanografii

Dane szeregów czasowych to kontekst, w którym "nachylenie" modelu liniowego reprezentuje "tempo zmian".

W tym ćwiczeniu skorzystasz z pomiarów zmian poziomu morza z lat 1970–2010, zbudujesz liniowy model tych zmian, a następnie użyjesz go do przewidzenia przyszłego wzrostu poziomu morza.

Instrucțiuni

100 XP
  • Zaimportuj i użyj LinearRegression(fit_intercept=True), aby zainicjalizować model liniowy.
  • Przekaż wstępnie wczytane i przekształcone dane years oraz levels do metody model.fit(), aby dopasować model.
  • Użyj model.predict(), aby przewidzieć pojedynczą wartość future_level dla future_year = 2100, i wyświetl wynik za pomocą print().
  • Użyj model.predict(), aby wygenerować prognozę levels_forecast dla wielu wartości, i zwizualizuj wynik za pomocą predefiniowanej funkcji plot_data_and_forecast().