Вивчайте Завдання: Оцінювання Моделі

У цьому завданні вам надається добре відомий набір даних про житло, але цього разу лише з ознакою 'age'.


              1234
            
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())

Далі побудуємо діаграму розсіювання для цих даних:


              12345678
            
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()

Пряма лінія є невідповідною моделлю у цьому випадку: ціни зростають як для дуже нових, так і для дуже старих будинків. Парабола краще відображає цю тенденцію — саме таку модель ви побудуєте у цьому завданні.

Завдання

Swipe to start coding

Призначення змінної X DataFrame, що містить стовпець 'age'.
Створення матриці X_poly за допомогою класу PolynomialFeatures.
Побудова та навчання моделі LinearRegression із використанням трансформованих ознак.
Зміна форми X_new до двовимірного масиву.
Попередня обробка X_new так само, як і X, використовуючи той самий екземпляр трансформера.
Виведення значення вільного члена та коефіцієнтів моделі.

Рішення

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 13

single

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Свайпніть щоб показати меню