ÎncepețiÎncepe gratuit

Antrenează și prezice pentru regresie

Acum că ai văzut cum funcționează regresia liniară, sarcina ta este să creezi un model de regresie liniară multiplă folosind toate caracteristicile din setul de date sales_df, care a fost preîncărcat pentru tine. Ca reminder, iată primele două rânduri:

     tv        radio      social_media    sales
1    13000.0   9237.76    2409.57         46677.90
2    41000.0   15886.45   2913.41         150177.83

Vei folosi apoi acest model pentru a prezice vânzările pe baza valorilor caracteristicilor de test.

LinearRegression și train_test_split au fost preîncărcate pentru tine din modulele respective.

Acest exercițiu face parte din cursul

Învățare supravegheată cu scikit-learn

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Creează X, un array care conține valorile tuturor caracteristicilor din sales_df, și y, care conține toate valorile din coloana "sales".
  • Instanțiază un model de regresie liniară.
  • Antrenează modelul pe datele de antrenament.
  • Creează y_pred, generând predicții pentru sales folosind caracteristicile de test.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Create X and y arrays
X = sales_df.____("____", axis=____).____
y = sales_df["____"].____

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Instantiate the model
reg = ____

# Fit the model to the data
____

# Make predictions
y_pred = reg.____(____)
print("Predictions: {}, Actual Values: {}".format(y_pred[:2], y_test[:2]))
Editează și rulează codul