1. Learn
    2. /
  2. Kurser
    3. /
  3. Machine Learning для фінансів у Python
Connected

Övning

Навчіть лінійну модель

Тепер навчимо лінійну модель, адже вона проста й легко інтерпретується. Після навчання ми зможемо побачити, які предиктори мають змістовну лінійну кореляцію з ціллю, а також оцінити силу їхнього впливу на ціль. Рішення про значущість предикторів ґрунтується на p-значеннях коефіцієнтів. Це t-тест, який статистично перевіряє, чи коефіцієнт істотно відрізняється від 0. P-значення — це ймовірність того, що коефіцієнт для ознаки не відрізняється від нуля. Зазвичай p-значення менше 0,05 вважають ознакою того, що коефіцієнт істотно відрізняється від 0.

Instruktioner

100 XP
  • Навчіть лінійну модель (методом .fit()) і збережіть результати у змінній results.
  • Виведіть зведення результатів за допомогою функції .summary().
  • Виведіть p-значення з результатів (властивість .pvalues об'єкта results).
  • Зробіть передбачення для train_features і test_features, використовуючи функцію .predict() об'єкта results.