เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

พยากรณ์จำนวนธุรกรรมในเดือนถัดไป

ถึงขั้นตอนสำคัญแล้ว นั่นคือการพยากรณ์จำนวนธุรกรรมในเดือนถัดไปด้วย linear regression ในแบบฝึกหัดนี้จะนำ input features ที่สร้างไว้ก่อนหน้ามาเทรนโมเดลร่วมกับตัวแปรเป้าหมาย แล้วพยากรณ์ค่าสำหรับข้อมูลทดสอบที่โมเดลยังไม่เคยเห็น จากนั้นในแบบฝึกหัดถัดไปจะวัดประสิทธิภาพของโมเดล

ฟังก์ชัน LinearRegression จากไลบรารี sklearn ถูกโหลดมาให้แล้ว features สำหรับชุดเทรนและชุดทดสอบถูกโหลดเป็น train_X และ test_X ตามลำดับ และตัวแปรเป้าหมายสำหรับชุดเทรนและชุดทดสอบถูกโหลดเป็น train_Y และ test_Y

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Machine Learning สำหรับการตลาดด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • สร้าง instance ของ linear regression
  • Fit โมเดลกับชุดข้อมูลเทรน
  • พยากรณ์ตัวแปรเป้าหมายสำหรับข้อมูลชุดเทรน
  • พยากรณ์ตัวแปรเป้าหมายสำหรับข้อมูลชุดทดสอบ

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Initialize linear regression instance
linreg = ___()

# Fit the model to training dataset
linreg.___(___, ___)

# Predict the target variable for training data
train_pred_Y = linreg.___(___)

# Predict the target variable for testing data
test_pred_Y = linreg.___(___)
แก้ไขและรันโค้ด