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Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Lernen Herausforderung: Preisvorhersage Mit Zwei Merkmalen | Multiple Lineare Regression
Lineare Regression mit Python

bookHerausforderung: Preisvorhersage Mit Zwei Merkmalen

Für diese Aufgabe wird derselbe Wohnungsdatensatz verwendet. Allerdings enthält er nun zwei Merkmale: das Alter und die Fläche des Hauses (Spalten 'age' und 'square_feet').


              
1234

            
import pandas as pd

df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/b22d1166-efda-45e8-979e-6c3ecfc566fc/houseprices.csv')
print(df.head())
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Die Aufgabe besteht darin, ein multiples lineares Regressionsmodell mit der Klasse OLS zu erstellen. Außerdem soll die Zusammenfassungstabelle ausgegeben werden, um die p-Werte der einzelnen Merkmale zu betrachten.

Aufgabe

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  1. Die Spalten 'age' und 'square_feet' von df in X zuweisen.
  2. Das X für den Konstruktor der OLS-Klasse vorverarbeiten.
  3. Das Modell mithilfe der OLS-Klasse erstellen und trainieren.
  4. Das Array X_new genauso vorverarbeiten wie X.
  5. Das Ziel für X_new vorhersagen.
  6. Die Zusammenfassungstabelle des Modells ausgeben.

Lösung

Wenn alles korrekt durchgeführt wurde, sollten die p-Werte nahe bei null liegen. Das bedeutet, dass alle unsere Merkmale für das Modell signifikant sind.

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Wie können wir es verbessern?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 2. Kapitel 5
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  4. Das Array X_new genauso vorverarbeiten wie X.
  5. Das Ziel für X_new vorhersagen.
  6. Die Zusammenfassungstabelle des Modells ausgeben.

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