НачатьНачать бесплатно

Визуализация модели линейной регрессии

Теперь, когда вы построили модель линейной регрессии и обучили её на всех доступных наблюдениях, можно визуализировать, насколько хорошо модель соответствует данным. Это поможет вам интерпретировать зависимость между расходами на рекламу по радио (radio) и объёмом продаж (sales).

Переменные X (массив значений radio), y (массив значений sales) и predictions (массив предсказанных моделью значений y для заданных X) уже загружены из предыдущего упражнения.

Это упражнение является частью курса

Обучение с учителем с помощью scikit-learn

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Импортируйте matplotlib.pyplot под псевдонимом plt.
  • Создайте точечный график, отображающий y в зависимости от X, где наблюдения обозначены синим цветом.
  • Постройте красный линейный график, отображающий предсказания модели в зависимости от X.
  • Отобразите график.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Import matplotlib.pyplot
import ____.____ as ____

# Create scatter plot
plt.scatter(____, ____, color="____")

# Create line plot
plt.plot(____, ____, color="____")
plt.xlabel("Radio Expenditure ($)")
plt.ylabel("Sales ($)")

# Display the plot
plt.____()
Редактировать и запускать код