Линейная регрессия
В этом упражнении вы реализуете простую модель линейной регрессии. Вам предстоит делать прогнозы, визуализировать качество подгонки модели и анализировать формулу, по которой она построена.
К этому моменту вы уже хорошо знакомы с набором данных weather, который мы будем использовать. Зависимой переменной станет признак Humidity3pm. Все стандартные пакеты уже импортированы.
Это упражнение является частью курса
Практика статистических вопросов для собеседований на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
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(____, ____)