Kom igångKom igång gratis

Anpassa och förutsäg med regression

Nu när du har sett hur linjär regression fungerar är din uppgift att skapa en multipel linjär regressionsmodell med alla särdrag i datamängden sales_df, som redan är inläst åt dig. Här är en påminnelse om de två första raderna:

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

Sedan använder du modellen för att förutsäga försäljning baserat på testdatans särdragsvärden.

LinearRegression och train_test_split har redan importerats från sina respektive moduler.

Den här övningen är en del av kursen

Övervakad inlärning med scikit-learn

Visa kurs

Övningsinstruktioner

  • Skapa X, en array med värdena för alla särdrag i sales_df, samt y med alla värden från kolumnen "sales".
  • Instansiera en linjär regressionsmodell.
  • Anpassa modellen till träningsdatan.
  • Skapa y_pred genom att göra förutsägelser för sales med hjälp av testdatans särdrag.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# Create X and y arrays
X = sales_df.____("____", axis=____).____
y = sales_df["____"].____

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Instantiate the model
reg = ____

# Fit the model to the data
____

# Make predictions
y_pred = reg.____(____)
print("Predictions: {}, Actual Values: {}".format(y_pred[:2], y_test[:2]))
Redigera och kör kod