Défi : Évaluation du Modèle
Dans ce défi, vous disposez du célèbre jeu de données sur le logement, mais cette fois uniquement avec la caractéristique '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())
Ensuite, un nuage de points sera créé pour ces données :
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()
Ajuster une droite à ces données peut ne pas être un choix optimal. Le prix augmente aussi bien pour les maisons neuves que pour les très anciennes. L'ajustement d'une parabole semble être une meilleure option. C'est ce que vous allez réaliser dans ce défi.
Mais avant de commencer, rappelez-vous de la classe PolynomialFeatures.
La méthode fit_transform(X) nécessite que X soit un tableau 2D (ou un DataFrame).
Utiliser X = df[['column_name']] permet d'obtenir un X adapté à fit_transform().
Si vous disposez d'un tableau 1D, utilisez .reshape(-1, 1) pour créer un tableau 2D avec le même contenu.
L'objectif est de construire une régression polynomiale de degré 2 en utilisant PolynomialFeatures et OLS.
Swipe to start coding
- Assigner la variable
Xà un DataFrame contenant la colonne'age'. - Créer une matrice
X_tildeen utilisant la classePolynomialFeatures. - Construire et entraîner un modèle de régression polynomiale.
- Remodeler
X_newpour qu'il soit un tableau 2D. - Prétraiter
X_newde la même manière queX. - Afficher les paramètres du modèle.
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La méthode fit_transform(X) nécessite que X soit un tableau 2D (ou un DataFrame).
Utiliser X = df[['column_name']] permet d'obtenir un X adapté à fit_transform().
Si vous disposez d'un tableau 1D, utilisez .reshape(-1, 1) pour créer un tableau 2D avec le même contenu.
L'objectif est de construire une régression polynomiale de degré 2 en utilisant PolynomialFeatures et OLS.
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Xà un DataFrame contenant la colonne'age'. - Créer une matrice
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