预测下个月的交易次数
终于到用线性回归预测下个月交易的时候了。这里，您将使用之前构建的输入特征，与目标变量一起训练模型，并在未见过的测试数据上进行预测。在下一个练习中，您将评估模型表现。
sklearn 库中的 LinearRegression 函数已为您加载。训练集与测试集的特征分别为 train_X 和 test_X，训练集与测试集的目标变量分别为 train_Y 和 test_Y。
本练习是课程的一部分
Python 营销中的机器学习
练习说明
- 初始化一个线性回归实例。
- 将模型拟合到训练数据集。
- 预测训练数据的目标变量。
- 预测测试数据的目标变量。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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.___(___)