Anpassa en enkel modell: regression
I den här övningen tränar du på att anpassa en regressionsmodell med data från den kaliforniska bostadsmarknaden. En DataFrame kallad housing finns tillgänglig i din arbetsyta. Den innehåller många variabler (lagrade som kolumner). Kan du hitta ett samband mellan följande två variabler?
"MedHouseVal": medianvärdet för bostäder i kaliforniska distrikt (i 100 000-tals dollar)"AveRooms": genomsnittligt antal rum per bostad
Den här övningen är en del av kursen
Maskininlärning för tidsseriedata i Python
Övningsinstruktioner
- Förbered DataFrames för
Xochymed data frånhousing.Xska vara medianvärdet för bostäder ochygenomsnittligt antal rum per bostad.
- Anpassa en regressionsmodell med dessa variabler (kom ihåg att ge variablerna rätt form!).
- Glöm inte att varje variabel måste ha rätt form för att scikit-learn ska kunna använda den!
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
from sklearn import linear_model
# Prepare input and output DataFrames
X = ____
y = ____
# Fit the model
model = linear_model.LinearRegression()
model.fit(____)