Uitdaging: Het Voorspellen van Huizenprijzen
Je gaat nu een regressiemodel bouwen aan de hand van een praktijkvoorbeeld. Je beschikt over een bestand, houses_simple.csv, dat informatie bevat over huizenprijzen met de oppervlakte als kenmerk.
1234import pandas as pd df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/b22d1166-efda-45e8-979e-6c3ecfc566fc/houses_simple.csv') print(df.head())
De volgende stap is het toewijzen van variabelen en het visualiseren van de dataset:
123456789import 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_simple.csv') X = df['square_feet'] y = df['price'] plt.scatter(X, y, alpha=0.5) plt.show()
In het voorbeeld met de lengte van een persoon was het veel eenvoudiger om je een lijn voor te stellen die goed bij de gegevens past.
Maar nu vertonen onze gegevens veel meer variatie, aangezien de doelvariabele sterk afhankelijk is van andere factoren zoals leeftijd, locatie, interieur, enzovoort.
Toch is de opdracht om de lijn te construeren die het beste bij de beschikbare gegevens past; deze zal de trend weergeven. De OLS-klasse dient hiervoor te worden gebruikt. Binnenkort leren we hoe we meer kenmerken kunnen toevoegen, wat de voorspelling zal verbeteren!
Swipe to start coding
- Wijs de kolom
'price'vandftoe aany. - Maak de matrix
X_tildemet behulp van de functieadd_constant()uitstatsmodels(geïmporteerd alssm). - Initialiseer het
OLS-object en train het. - Verwerk de array
X_newop dezelfde manier alsX. - Voorspel de doelvariabele voor de matrix
X_new_tilde.
Oplossing
Bedankt voor je feedback!
single
Vraag AI
Vraag AI
Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.
What is the OLS class and how do I use it for regression?
Can you explain why adding more features improves prediction?
What does the scatter plot tell us about the data?
Awesome!
Completion rate improved to 5.26Uitdaging: Het Voorspellen van Huizenprijzen
Veeg om het menu te tonen
Je gaat nu een regressiemodel bouwen aan de hand van een praktijkvoorbeeld. Je beschikt over een bestand, houses_simple.csv, dat informatie bevat over huizenprijzen met de oppervlakte als kenmerk.
1234import pandas as pd df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/b22d1166-efda-45e8-979e-6c3ecfc566fc/houses_simple.csv') print(df.head())
De volgende stap is het toewijzen van variabelen en het visualiseren van de dataset:
123456789import 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_simple.csv') X = df['square_feet'] y = df['price'] plt.scatter(X, y, alpha=0.5) plt.show()
In het voorbeeld met de lengte van een persoon was het veel eenvoudiger om je een lijn voor te stellen die goed bij de gegevens past.
Maar nu vertonen onze gegevens veel meer variatie, aangezien de doelvariabele sterk afhankelijk is van andere factoren zoals leeftijd, locatie, interieur, enzovoort.
Toch is de opdracht om de lijn te construeren die het beste bij de beschikbare gegevens past; deze zal de trend weergeven. De OLS-klasse dient hiervoor te worden gebruikt. Binnenkort leren we hoe we meer kenmerken kunnen toevoegen, wat de voorspelling zal verbeteren!
Swipe to start coding
- Wijs de kolom
'price'vandftoe aany. - Maak de matrix
X_tildemet behulp van de functieadd_constant()uitstatsmodels(geïmporteerd alssm). - Initialiseer het
OLS-object en train het. - Verwerk de array
X_newop dezelfde manier alsX. - Voorspel de doelvariabele voor de matrix
X_new_tilde.
Oplossing
Schakel over naar desktop voor praktijkervaringGa verder vanaf waar je bent met een van de onderstaande optiesBedankt voor je feedback!
single
