Вивчайте Завдання: Прогнозування Цін за Допомогою Двох Ознак

Для цього завдання використовується той самий набір даних про житло. Однак тепер він містить дві ознаки: вік та площу будинку (стовпці 'age' та 'square_feet').


              1234
            
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())

Ваше завдання — побудувати модель множинної лінійної регресії з використанням класу OLS. Також необхідно вивести підсумкову таблицю для перегляду p-значень кожної ознаки.

Завдання

Swipe to start coding

Призначення стовпців 'age' та 'square_feet' з df змінній X.
Попередня обробка X для конструктора класу OLS.
Побудова та навчання моделі за допомогою класу OLS.
Попередня обробка масиву X_new так само, як і X.
Прогнозування цільової змінної для X_new.
Виведення підсумкової таблиці моделі.

Рішення

Якщо ви все зробили правильно, ви отримали p-значення, близькі до нуля. Це означає, що всі наші ознаки є значущими для моделі.

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 2. Розділ 5

single

Запитати АІ

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

Awesome!

Completion rate improved to 5.26

Свайпніть щоб показати меню


              1234
            
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())