Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Challenge | Building and Training Model
Explore the Linear Regression Using Python

Свайпніть щоб показати меню

book
Challenge

Let’s combine our knowledge!

Завдання

Swipe to start coding

In this task, you build, train and fit your model and make predictions based on it. This time you will make predictions about total_phenols, based on flavanoids. It means that your target now is total_phenols.

Your plan:

  1. [Line #18] Define the target (in this task it's total_phenols).
  2. [Line #25] Split the data 70-30 (70% of the data is for training and 30% is for testing) and insert 1 as a random parameter.
  3. [Line #26] Initialize linear regression model .
  4. [Line #27] Fit the model using your tain data.
  5. [Line #30] Assign np.array() to the variable new_flavanoids if their number is 1 (don't forget to use function .reshape(-1,1)).
  6. [Line #31] Predict and assign the amount of flavanoids to the variable predicted_value.
  7. [Line #32] Print the predicted amount of flavanoids.

Рішення

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 4
Ми дуже хвилюємося, що щось пішло не так. Що трапилося?

Запитати АІ

expand
ChatGPT

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

book
Challenge

Let’s combine our knowledge!

Завдання

Swipe to start coding

In this task, you build, train and fit your model and make predictions based on it. This time you will make predictions about total_phenols, based on flavanoids. It means that your target now is total_phenols.

Your plan:

  1. [Line #18] Define the target (in this task it's total_phenols).
  2. [Line #25] Split the data 70-30 (70% of the data is for training and 30% is for testing) and insert 1 as a random parameter.
  3. [Line #26] Initialize linear regression model .
  4. [Line #27] Fit the model using your tain data.
  5. [Line #30] Assign np.array() to the variable new_flavanoids if their number is 1 (don't forget to use function .reshape(-1,1)).
  6. [Line #31] Predict and assign the amount of flavanoids to the variable predicted_value.
  7. [Line #32] Print the predicted amount of flavanoids.

Рішення

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 4
Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Ми дуже хвилюємося, що щось пішло не так. Що трапилося?
some-alt