1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Кероване навчання зі scikit-learn
Connected

вправа

Навчання та передбачення для регресії

Тепер, коли ви побачили, як працює лінійна регресія, ваше завдання — створити модель множинної лінійної регресії, використовуючи всі ознаки з набору даних sales_df, який уже завантажено для вас. Для нагадування — перші два рядки:

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

Потім ви використаєте цю модель, щоб передбачити обсяги продажів на основі значень тестових ознак.

LinearRegression і train_test_split уже імпортовано з відповідних модулів.

Інструкції

100 XP
  • Створіть X — масив, що містить значення всіх ознак у sales_df, і y — усі значення зі стовпця "sales".
  • Створіть екземпляр моделі лінійної регресії.
  • Навчіть модель на тренувальних даних.
  • Створіть y_pred, виконавши передбачення для sales за тестовими ознаками.