НачатьНачать бесплатно

Прогноз транзакций на следующий месяц

Вы наконец добрались до этапа, на котором нужно предсказать транзакции следующего месяца с помощью линейной регрессии. Здесь вы используете входные признаки, подготовленные ранее, обучите на них модель вместе с целевой переменной и получите прогнозы для новых тестовых данных. В следующем упражнении вы оцените качество модели.

Функция LinearRegression из библиотеки sklearn уже загружена. Обучающие и тестовые признаки доступны как train_X и test_X соответственно, а обучающая и тестовая целевые переменные — как train_Y и test_Y.

Это упражнение является частью курса

Машинное обучение для маркетинга на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Создайте экземпляр линейной регрессии.
  • Обучите модель на обучающем наборе данных.
  • Получите прогноз целевой переменной для обучающих данных.
  • Получите прогноз целевой переменной для тестовых данных.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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.___(___)
Редактировать и запускать код