Herausforderung: Modellbewertung
In dieser Aufgabe erhalten Sie erneut den bekannten Housing-Datensatz, diesmal jedoch nur mit dem Merkmal 'age'.
1234import pandas as pd df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/b22d1166-efda-45e8-979e-6c3ecfc566fc/houses_poly.csv') print(df.head())
Als Nächstes erstellen wir ein Streudiagramm für diese Daten:
12345678import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/b22d1166-efda-45e8-979e-6c3ecfc566fc/houses_poly.csv') X = df['age'] y = df['price'] plt.scatter(X, y, alpha=0.4) plt.show()
Das Anpassen einer Geraden an diese Daten ist möglicherweise keine optimale Wahl. Der Preis ist sowohl für brandneue als auch für sehr alte Häuser höher. Das Anpassen einer Parabel erscheint als bessere Option. Genau das werden Sie in dieser Aufgabe tun.
Bevor Sie beginnen, erinnern Sie sich an die Klasse PolynomialFeatures.
Die Methode fit_transform(X) erfordert, dass X ein 2D-Array (oder ein DataFrame) ist.
Mit X = df[['column_name']] wird Ihr X für fit_transform() geeignet.
Wenn Sie ein 1D-Array haben, verwenden Sie .reshape(-1, 1), um ein 2D-Array mit denselben Inhalten zu erstellen.
Die Aufgabe besteht darin, eine Polynomialregression zweiten Grades mit PolynomialFeatures und OLS zu erstellen.
Swipe to start coding
- Weisen Sie die Variable
Xeinem DataFrame mit der Spalte'age'zu. - Erstellen Sie eine
X_tilde-Matrix mit der KlassePolynomialFeatures. - Erstellen und trainieren Sie ein Polynomialregressionsmodell.
- Formen Sie
X_newzu einem 2D-Array um. - Verarbeiten Sie
X_newauf die gleiche Weise vor wieX. - Geben Sie die Parameter des Modells aus.
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