การพยากรณ์ด้วยโมเดล Regression
เมื่อ fit โมเดลกับข้อมูล California housing แล้ว ลองดูว่าโมเดลสร้างการพยากรณ์อะไรบ้างเมื่อป้อนข้อมูลใหม่ คุณสามารถตรวจสอบความสัมพันธ์ที่โมเดลค้นพบระหว่าง input และ output ได้ โดยป้อนค่าตัวเลขในช่วงต่าง ๆ แล้วดูว่าโมเดลพยากรณ์ค่าใดออกมา
อาร์เรย์ 1 มิติชื่อ new_inputs ซึ่งประกอบด้วยค่า "ใหม่" 100 ค่าของ "MedHouseVal" (มูลค่าบ้านมัธยฐาน) พร้อมใช้งานใน workspace ของคุณ รวมถึง model ที่ fit ไว้ในแบบฝึกหัดก่อนหน้า
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Machine Learning สำหรับข้อมูล Time Series ใน Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- ตรวจสอบ
new_inputsใน shell - ปรับรูปร่างของ
new_inputsให้เหมาะสมเพื่อสร้างการพยากรณ์ - รันโค้ดที่กำหนดให้เพื่อแสดงผลการพยากรณ์
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Generate predictions with the model using those inputs
predictions = ____
# Visualize the inputs and predicted values
plt.scatter(new_inputs, predictions, color='r', s=3)
plt.xlabel('inputs')
plt.ylabel('predictions')
plt.show()