Impara Sfida: Valutazione del Modello | Regressione Polinomiale

In questa sfida, ti viene fornito il classico dataset delle abitazioni, ma questa volta solo con la caratteristica '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())

Successivamente, creeremo uno scatterplot per questi dati:


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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()

Una retta è un modello poco adatto in questo caso: i prezzi aumentano sia per le case molto nuove che per quelle molto vecchie. Una parabola rappresenta meglio questa tendenza — è proprio ciò che costruirai in questa sfida.

Ma prima di iniziare, ricorda la classe PolynomialFeatures.

fit_transform(X) richiede un array o DataFrame 2-D. Utilizzare df[['col']] oppure, per un array 1-D, applicare .reshape(-1, 1) per convertirlo in 2-D.

L'obiettivo è costruire una Regressione Polinomiale di grado 2 utilizzando PolynomialFeatures e OLS.

Compito

Swipe to start coding

Assegnare la variabile X a un DataFrame contenente la colonna 'age'.
Creare una matrice X_tilde utilizzando la classe PolynomialFeatures.
Costruire e addestrare un modello di Regressione Polinomiale.
Rimodellare X_new in un array bidimensionale.
Pre-elaborare X_new nello stesso modo di X.
Stampare i parametri del modello.

Soluzione

Tutto è chiaro?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 3. Capitolo 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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