Przewidywanie transakcji w następnym miesiącu
Czas na przewidywanie transakcji w następnym miesiącu za pomocą regresji liniowej. Wykorzystasz cechy wejściowe, które wcześniej przygotowałeś(-aś), wytrenuj na nich model wraz ze zmienną docelową, a następnie przewidź wartości na niewidzianych danych testowych. W następnym ćwiczeniu ocenisz wydajność modelu.
Funkcja LinearRegression z biblioteki sklearn jest już załadowana. Cechy treningowe i testowe są dostępne odpowiednio jako train_X i test_X, a zmienne docelowe jako train_Y i test_Y.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Uczenie maszynowe w marketingu w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Zainicjalizuj instancję regresji liniowej.
- Dopasuj model do zbioru treningowego.
- Przewidź zmienną docelową dla danych treningowych.
- Przewidź zmienną docelową dla danych testowych.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Initialize linear regression instance
linreg = ___()
# Fit the model to training dataset
linreg.___(___, ___)
# Predict the target variable for training data
train_pred_Y = linreg.___(___)
# Predict the target variable for testing data
test_pred_Y = linreg.___(___)