Uitdaging: Prijzen Voorspellen Met Behulp Van Twee Kenmerken
Voor deze uitdaging wordt dezelfde woningdataset gebruikt. Nu bevat deze echter twee kenmerken: de leeftijd en de oppervlakte van het huis (kolommen 'age' en 'square_feet').
import 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())
De opdracht is om een Multiple Linear Regression-model te bouwen met behulp van de OLS-klasse. Daarnaast wordt gevraagd om de samenvattingstabel af te drukken om de p-waarden van elk kenmerk te bekijken.
Taak
Swipe to start coding
- Wijs de kolommen
'age'en'square_feet'vandftoe aanX. - Preprocess de
Xvoor de constructor van deOLS-klasse. - Bouw en train het model met behulp van de
OLS-klasse. - Preprocess de array
X_newop dezelfde manier alsX. - Voorspel de target voor
X_new. - Print de samenvattingstabel van het model.
Oplossing
Als alles correct is uitgevoerd, zijn de p-waarden dicht bij nul. Dit betekent dat al onze kenmerken significant zijn voor het model.
Schakel over naar desktop voor praktijkervaringGa verder vanaf waar je bent met een van de onderstaande optiesWas alles duidelijk?
Bedankt voor je feedback!
