Predicții cu un model de regresie
Acum că ai antrenat un model pe datele California housing, hai să vedem ce predicții generează pe date noi. Poți explora relația identificată de model între intrări și ieșiri introducând un interval de valori și urmărind ce prezice modelul pentru fiecare.
În spațiul de lucru ai disponibil un array 1-D numit new_inputs, care conține 100 de valori „noi" pentru "MedHouseVal" (valoarea mediană a locuinței), împreună cu model-ul antrenat în exercițiul anterior.
Acest exercițiu face parte din cursul
Machine Learning pentru Date de Tip Șir de Timp în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Inspectează
new_inputsîn consolă. - Remodelează
new_inputscorespunzător pentru a genera predicții. - Rulează codul dat pentru a vizualiza predicțiile.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Generate predictions with the model using those inputs
predictions = ____
# Visualize the inputs and predicted values
plt.scatter(new_inputs, predictions, color='r', s=3)
plt.xlabel('inputs')
plt.ylabel('predictions')
plt.show()