Свайпніть щоб показати меню

Challenge

For this challenge, the same housing dataset will be used.
However, now it has two features: age and area of the house (columns age and 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())

Your task is to build a Multiple Linear Regression model using the OLS class. Also, you will print the summary table to look at the p-values of each feature.

Завдання

Swipe to start coding

Assign the 'age' and 'square_feet' columns of df to X.
Build and train the model using the LinearRegression class.
Predict the target for X_new.

Рішення

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 2. Розділ 4

single

Запитати АІ

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

Challenge

For this challenge, the same housing dataset will be used.
However, now it has two features: age and area of the house (columns age and 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())

Your task is to build a Multiple Linear Regression model using the OLS class. Also, you will print the summary table to look at the p-values of each feature.

Завдання

Swipe to start coding

Assign the 'age' and 'square_feet' columns of df to X.
Build and train the model using the LinearRegression class.
Predict the target for X_new.

Рішення

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Свайпніть щоб показати меню

Challenge

Рішення

Awesome!

Awesome!

Challenge

Рішення

Awesome!