預測下個月的交易次數
你終於來到用線性迴歸預測下個月交易次數的階段。你將使用先前建立的輸入特徵，將模型對它們與目標變數進行訓練，並在未曾看過的測試資料上做預測。下一個練習你會評估模型效能。
sklearn 函式庫中的 LinearRegression 函式已為你載入。訓練與測試的特徵分別為 train_X 與 test_X，訓練與測試的目標變數分別為 train_Y 與 test_Y。
本練習屬於課程
Python 的行銷機器學習
練習說明
- 初始化一個線性迴歸實例。
- 將模型擬合到訓練資料集。
- 預測訓練資料的目標變數。
- 預測測試資料的目標變數。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Initialize linear regression instance
linreg = ___()
# Fit the model to training dataset
linreg.___(___, ___)
# Predict the target variable for training data
train_pred_Y = linreg.___(___)
# Predict the target variable for testing data
test_pred_Y = linreg.___(___)