Utfordring: Predikere Priser Ved Bruk Av To Variabler
I denne utfordringen skal du bruke det samme boligdatasettet. Nå har det imidlertid to egenskaper: alder og areal på huset (kolonnene 'age'
og 'square_feet'
).
1234import 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())
Oppgaven er å bygge en multippel lineær regresjonsmodell ved å bruke OLS
-klassen. Du skal også skrive ut oppsummeringstabellen for å se på p-verdiene til hver egenskap.
Swipe to start coding
- Tildel kolonnene
'age'
og'square_feet'
fradf
tilX
. - Forhåndsprosesser
X
forOLS
-klassens konstruktør. - Bygg og tren modellen ved å bruke
OLS
-klassen. - Forhåndsprosesser
X_new
på samme måte somX
. - Prediker målet for
X_new
. - Skriv ut modellens sammendragstabell.
Løsning
Hvis du gjorde alt riktig, fikk du p-verdier nær null. Det betyr at alle våre variabler er signifikante for modellen.
Takk for tilbakemeldingene dine!
single
Spør AI
Spør AI
Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår
Awesome!
Completion rate improved to 5.26
Utfordring: Predikere Priser Ved Bruk Av To Variabler
Sveip for å vise menyen
I denne utfordringen skal du bruke det samme boligdatasettet. Nå har det imidlertid to egenskaper: alder og areal på huset (kolonnene 'age'
og 'square_feet'
).
1234import 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())
Oppgaven er å bygge en multippel lineær regresjonsmodell ved å bruke OLS
-klassen. Du skal også skrive ut oppsummeringstabellen for å se på p-verdiene til hver egenskap.
Swipe to start coding
- Tildel kolonnene
'age'
og'square_feet'
fradf
tilX
. - Forhåndsprosesser
X
forOLS
-klassens konstruktør. - Bygg og tren modellen ved å bruke
OLS
-klassen. - Forhåndsprosesser
X_new
på samme måte somX
. - Prediker målet for
X_new
. - Skriv ut modellens sammendragstabell.
Løsning
Hvis du gjorde alt riktig, fikk du p-verdier nær null. Det betyr at alle våre variabler er signifikante for modellen.
Takk for tilbakemeldingene dine!
single