ПочатиПочніть безкоштовно

Створення ознак

У цій главі ви працюватимете з набором даних sales_df, який містить інформацію про витрати на рекламні кампанії в різних медіаканалах та про суму доларів, отриманих із продажів для відповідної кампанії. Набір даних уже завантажено для вас. Перші два рядки такі:

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

Ви використовуватимете витрати на рекламу як ознаки, щоб передбачати значення продажів, спочатку працюючи зі стовпцем "radio". Однак перед тим, як робити будь-які передбачення, потрібно створити масиви ознак і цілі, надавши їм правильну форму для scikit-learn.

Ця вправа є частиною курсу

Кероване навчання зі scikit-learn

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Створіть X — масив значень зі стовпця "radio" датафрейму sales_df.
  • Створіть y — масив значень зі стовпця "sales" датафрейму sales_df.
  • Змініть форму X на двовимірний масив NumPy.
  • Виведіть розмірність X і y.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

import numpy as np

# Create X from the radio column's values
X = ____

# Create y from the sales column's values
y = ____

# Reshape X
X = ____

# Check the shape of the features and targets
print(____)
Редагувати та запускати код