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).
1234import 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.
Swipe to start coding
- Assign the
'age'and'square_feet'columns ofdftoX. - Build and train the model using the
LinearRegressionclass. - Predict the target for
X_new.
Рішення
Дякуємо за ваш відгук!
single
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Чудово!
Completion показник покращився до 5.56Challenge
Свайпніть щоб показати меню
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).
1234import 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.
Swipe to start coding
- Assign the
'age'and'square_feet'columns ofdftoX. - Build and train the model using the
LinearRegressionclass. - 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 варіантівДякуємо за ваш відгук!
single
