Передбачення за допомогою моделі регресії
Тепер, коли ви навчили модель на даних про житло в Каліфорнії, подивімося, які передбачення вона дає на нових даних. Ви можете дослідити взаємозв'язок, який модель знайшла між вхідними й вихідними даними, подавши на вхід набір чисел і переглянувши, що модель прогнозує для кожного значення.
Одновимірний масив new_inputs, що складається зі 100 «нових» значень для "MedHouseVal" (медІанна вартість будинку), доступний у вашому робочому середовищі разом із model, яку ви натренували в попередній вправі.
Ця вправа є частиною курсу
Machine Learning для часових рядів у Python
Інструкції до вправи
- Перегляньте
new_inputsу консолі. - Змініть форму
new_inputsналежним чином, щоб згенерувати передбачення. - Запустіть наданий код, щоб візуалізувати передбачення.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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()