Regressão linear
Neste exercício, você vai implementar um modelo simples de regressão linear. Prepare-se para fazer previsões, visualizar o ajuste do modelo e analisar a fórmula usada para gerar esse ajuste.
Até aqui, você já deve estar à vontade com o conjunto de dados weather que vamos utilizar. Sua variável dependente será a feature Humidity3pm. Todos os pacotes padrão já foram importados para você.
Este exercício faz parte do curso
Praticando perguntas de entrevista de Estatística em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
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(____, ____)