Навчання простої моделі: регресія

У цій вправі ви потренуєтеся навчати модель регресії на даних ринку житла Каліфорнії. У вашому робочому середовищі доступний датафрейм housing. Він містить багато змінних (у вигляді стовпців). Чи зможете ви знайти зв'язок між такими двома змінними?

"MedHouseVal": медіанна вартість житла для округів Каліфорнії (у $100 000)
"AveRooms": середня кількість кімнат на одне житло

Ця вправа є частиною курсу

Machine Learning для часових рядів у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Підготуйте датафрейми X та y, використовуючи дані з housing.
- X має бути медіанною вартістю житла, а y — середньою кількістю кімнат на одне житло.
Навчіть модель регресії, що використовує ці змінні (не забудьте правильно надати форму змінним!).
Пам'ятайте, що кожна змінна має мати коректну форму, щоб scikit-learn міг її використати!

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

from sklearn import linear_model

# Prepare input and output DataFrames
X = ____
y = ____

# Fit the model
model = linear_model.LinearRegression()
model.fit(____)

Редагувати та запускати код