Zacznij terazZacznij za darmo

Wizualizacja modelu regresji liniowej

Masz już zbudowany model regresji liniowej wytrenowany na wszystkich dostępnych obserwacjach – teraz możesz zwizualizować, jak dobrze dopasowuje się on do danych. Pozwoli ci to zinterpretować zależność między wydatkami na reklamę radiową (radio) a wartościami sprzedaży (sales).

Zmienne X (tablica wartości radio), y (tablica wartości sales) oraz predictions (tablica przewidywanych przez model wartości y dla podanego X) zostały wczytane z poprzedniego ćwiczenia.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Nadzorowane uczenie maszynowe z scikit-learn

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Zaimportuj matplotlib.pyplot jako plt.
  • Utwórz wykres punktowy przedstawiający y w zależności od X, zaznaczając obserwacje na niebiesko.
  • Narysuj czerwony wykres liniowy przedstawiający przewidywania w zależności od X.
  • Wyświetl wykres.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Import matplotlib.pyplot
import ____.____ as ____

# Create scatter plot
plt.scatter(____, ____, color="____")

# Create line plot
plt.plot(____, ____, color="____")
plt.xlabel("Radio Expenditure ($)")
plt.ylabel("Sales ($)")

# Display the plot
plt.____()
Edytuj i uruchom kod