НачатьНачать бесплатно

Создание признаков

В этой главе вы будете работать с набором данных sales_df, который содержит информацию о расходах на рекламные кампании в различных медиаканалах и объёме продаж (в долларах) для каждой кампании. Набор данных уже загружен для вас. Вот первые две строки:

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

Вы будете использовать расходы на рекламу в качестве признаков для предсказания объёма продаж, начав со столбца "radio". Однако перед построением прогнозов необходимо создать массивы признаков и целевой переменной и привести их к формату, который ожидает scikit-learn.

Это упражнение является частью курса

Обучение с учителем с помощью scikit-learn

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Создайте X — массив значений из столбца "radio" DataFrame sales_df.
  • Создайте y — массив значений из столбца "sales" DataFrame sales_df.
  • Преобразуйте X в двумерный массив NumPy.
  • Выведите форму массивов X и y.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

import numpy as np

# Create X from the radio column's values
X = ____

# Create y from the sales column's values
y = ____

# Reshape X
X = ____

# Check the shape of the features and targets
print(____)
Редактировать и запускать код