Sfida: Valutazione del Modello
In questa sfida, ti viene fornito il classico dataset delle abitazioni, ma questa volta solo con la caratteristica 'age'.
1234import 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())
Successivamente, verrà creato uno scatterplot per questi dati:
12345678import 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()
Adattare una retta a questi dati potrebbe non essere la scelta migliore. Il prezzo aumenta sia per le case nuovissime che per quelle molto vecchie. Adattare una parabola sembra una scelta più appropriata. Ed è proprio questo che farai in questa sfida.
Ma prima di iniziare, ricorda la classe PolynomialFeatures.
Il metodo fit_transform(X) richiede che X sia un array 2-D (o un DataFrame).
Utilizzando X = df[['column_name']] otterrai un X adatto per fit_transform().
Se hai un array 1-D, usa .reshape(-1, 1) per creare un array 2-D con lo stesso contenuto.
L'obiettivo è costruire una regressione polinomiale di grado 2 utilizzando PolynomialFeatures e OLS.
Swipe to start coding
- Assegnare la variabile
Xa un DataFrame contenente la colonna'age'. - Creare una matrice
X_tildeutilizzando la classePolynomialFeatures. - Costruire e addestrare un modello di Regressione Polinomiale.
- Rimodellare
X_newin un array bidimensionale. - Preprocessare
X_newnello stesso modo diX. - Stampare i parametri del modello.
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How do I use PolynomialFeatures to transform the 'age' feature?
Can you guide me through fitting a polynomial regression model with OLS?
What does the output of PolynomialFeatures look like for this dataset?
Awesome!
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In questa sfida, ti viene fornito il classico dataset delle abitazioni, ma questa volta solo con la caratteristica 'age'.
1234import 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())
Successivamente, verrà creato uno scatterplot per questi dati:
12345678import 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()
Adattare una retta a questi dati potrebbe non essere la scelta migliore. Il prezzo aumenta sia per le case nuovissime che per quelle molto vecchie. Adattare una parabola sembra una scelta più appropriata. Ed è proprio questo che farai in questa sfida.
Ma prima di iniziare, ricorda la classe PolynomialFeatures.
Il metodo fit_transform(X) richiede che X sia un array 2-D (o un DataFrame).
Utilizzando X = df[['column_name']] otterrai un X adatto per fit_transform().
Se hai un array 1-D, usa .reshape(-1, 1) per creare un array 2-D con lo stesso contenuto.
L'obiettivo è costruire una regressione polinomiale di grado 2 utilizzando PolynomialFeatures e OLS.
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Xa un DataFrame contenente la colonna'age'. - Creare una matrice
X_tildeutilizzando la classePolynomialFeatures. - Costruire e addestrare un modello di Regressione Polinomiale.
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X_newnello stesso modo diX. - Stampare i parametri del modello.
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