Prever transações do próximo mês
Você finalmente chegou à etapa de prever as transações do próximo mês com regressão linear. Aqui, você vai usar as variáveis de entrada que criou anteriormente, treinar o modelo com elas e com a variável-alvo, e prever os valores nos dados de teste, que o modelo ainda não viu. No próximo exercício, você vai medir o desempenho do modelo.
A função LinearRegression da biblioteca sklearn já foi carregada para você. As variáveis de entrada de treino e teste foram carregadas como train_X e test_X, respectivamente, e as variáveis-alvo de treino e teste como train_Y e test_Y.
Este exercício faz parte do curso
Machine Learning para Marketing em Python
Instruções do exercício
- Inicialize uma instância de regressão linear.
- Ajuste o modelo ao conjunto de treino.
- Faça a previsão da variável-alvo para os dados de treino.
- Faça a previsão da variável-alvo para os dados de teste.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# 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.___(___)