Construirea unui model de regresie liniară
Acum că ai creat vectorii de caracteristici și de țintă, vei antrena un model de regresie liniară pe toate valorile disponibile.
Deoarece scopul este să evaluezi relația dintre caracteristici și valorile țintă, nu este nevoie să împarți datele în seturi de antrenament și de testare.
X și y au fost preîncărcate astfel:
y = sales_df["sales"].values
X = sales_df["radio"].values.reshape(-1, 1)
Acest exercițiu face parte din cursul
Învățare supravegheată cu scikit-learn
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Importă
LinearRegression. - Instanțiază un model de regresie liniară.
- Generează predicții pentru valorile vânzărilor folosind
Xși stochează rezultatul înpredictions.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Import LinearRegression
from ____.____ import ____
# Create the model
reg = ____()
# Fit the model to the data
____
# Make predictions
predictions = ____
print(predictions[:5])