ПочатиПочніть безкоштовно

Візуалізація моделі лінійної регресії

Тепер, коли ви побудували модель лінійної регресії та натренували її на всіх доступних спостереженнях, можна візуалізувати, наскільки добре модель описує дані. Це допоможе інтерпретувати зв'язок між витратами на рекламу в radio та значеннями sales.

Змінні X — масив значень radio, y — масив значень sales, і predictions — масив прогнозів моделі для y за X — уже завантажено для вас з попередньої вправи.

Ця вправа є частиною курсу

Кероване навчання зі scikit-learn

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Імпортуйте matplotlib.pyplot як plt.
  • Створіть точковий графік y від X, відобразивши спостереження синім кольором.
  • Накресліть червоний лінійний графік прогнозів від X.
  • Відобразіть графік.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Import matplotlib.pyplot
import ____.____ as ____

# Create scatter plot
plt.scatter(____, ____, color="____")

# Create line plot
plt.plot(____, ____, color="____")
plt.xlabel("Radio Expenditure ($)")
plt.ylabel("Sales ($)")

# Display the plot
plt.____()
Редагувати та запускати код