Apprendre 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'.


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import 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, nous allons créer un nuage de points pour ces données :


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import 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()

Une droite ajuste mal ces données : les prix augmentent pour les maisons très récentes comme pour les plus anciennes. Une parabole modélise mieux cette tendance — c'est ce que vous allez construire dans ce défi.

Mais avant de commencer, rappelez-vous de la classe PolynomialFeatures.

fit_transform(X) nécessite un tableau ou DataFrame 2-D. Utiliser df[['col']] ou, pour un tableau 1-D, appliquer .reshape(-1, 1) pour le convertir en 2-D.

L'objectif est de construire une régression polynomiale de degré 2 en utilisant PolynomialFeatures et OLS.

Tâche

Swipe to start coding

Assigner la variable X à un DataFrame contenant la colonne 'age'.
Créer une matrice X_tilde à l'aide de la classe PolynomialFeatures.
Construire et entraîner un modèle de régression polynomiale.
Remodeler X_new pour obtenir un tableau 2D.
Prétraiter X_new de la même manière que X.
Afficher les paramètres du modèle.

Solution

Tout était clair ?

Merci pour vos commentaires !

Section 3. Chapitre 5

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Suggested prompts:

How do I use PolynomialFeatures to transform the 'age' column?

Can you guide me through building a polynomial regression model with OLS?

What does the output of PolynomialFeatures look like for this dataset?

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