Zacznij terazZacznij za darmo

Tworzenie cech

W tym rozdziale będziesz pracować ze zbiorem danych sales_df, który zawiera informacje o wydatkach na kampanie reklamowe w różnych kanałach medialnych oraz o przychodach ze sprzedaży wygenerowanych przez poszczególne kampanie. Zbiór danych został już wczytany. Oto pierwsze dwa wiersze:

     tv        radio      social_media    sales
1    13000.0   9237.76    2409.57         46677.90
2    41000.0   15886.45   2913.41         150177.83

Wykorzystasz wydatki reklamowe jako cechy do przewidywania wartości sprzedaży, zaczynając od kolumny "radio". Zanim jednak zaczniesz tworzyć prognozy, musisz przygotować tablice cech i docelową, nadając im odpowiedni kształt wymagany przez scikit-learn.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Nadzorowane uczenie maszynowe z scikit-learn

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Utwórz X – tablicę wartości z kolumny "radio" ramki danych sales_df.
  • Utwórz y – tablicę wartości z kolumny "sales" ramki danych sales_df.
  • Przekształć X w dwuwymiarową tablicę NumPy.
  • Wyświetl kształt tablic X i y.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

import numpy as np

# Create X from the radio column's values
X = ____

# Create y from the sales column's values
y = ____

# Reshape X
X = ____

# Check the shape of the features and targets
print(____)
Edytuj i uruchom kod