Regresja liniowa
W tym ćwiczeniu zaimplementujesz prosty model regresji liniowej. Czeka cię tworzenie prognoz, wizualizacja dopasowania modelu i analiza wzoru użytego do jego wyznaczenia.
Zbiór danych weather, z którym będziesz pracować, jest ci już zapewne dobrze znany. Zmienną zależną będzie cecha Humidity3pm. Wszystkie standardowe biblioteki zostały już zaimportowane.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Ćwiczenie pytań rekrutacyjnych ze statystyki w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = np.array(weather['Humidity9am']).reshape(-1,1)
y = weather['Humidity3pm']
# Create and fit your linear regression model
lm = ____
lm.fit(____, ____)