Birden Fazla Özellik

Coddy'nin Machine Learning Journey'sinin Denetimli Öğrenme bölümünün bir parçası. Ders 12 / 58.

Bir evin fiyatı yalnızca büyüklüğüne bağlı değildir: istasyona yürüyüşün uzun olması fiyatı düşürür. Her ikisinden de öğrenen bir model, paralel çizgiler çizer:

Noktalarla gösterilen on ev, alana göre fiyat: istasyona yakın evler mavi, uzaktakiler turuncu kareler olarak gösterilmiştir. 5 ve 25 dakikalık yürüyüşler için iki paralel model çizgisi; 25 dakikalık çizgi, her büyüklükte 102 bin dolar daha aşağıdadır

Kodda, X her iki sütunu da, coef_ ise özellik başına bir ağırlığı alır:

X = houses[["area_m2", "minutes_walk"]]
model = LinearRegression()
model.fit(X, houses["price"])
print(np.round(model.coef_, 1))

Şu çıktıyı verir:

[ 2.6 -5.1]

Ağırlıklar X'in sütunlarını izler. Her ek m², 2.6 bin dolar ekler; diğer özellik sabit tutulduğunda, yürüme süresindeki her ek dakika fiyatı 5.1 bin dolar düşürür.

Bir ağırlığın birimi, hedefin özelliğinin birimi başına düşen miktarıdır: m² başına binler, dakika başına.

Görev

Orta

Bir yemek hizmeti sağlayıcısı, events.csv dosyasındaki 40 geçmiş etkinliğe göre yeni etkinlikler için fiyat teklifi verir: guests, courses, months_ahead (ne kadar önceden rezervasyon yapıldığı) ve dolar cinsinden cost. Başlangıç kodu, yeni bir etkinliği new_event içine okur.

features değişkenlerini kullanarak maliyet için bir LinearRegression modeli eğit.
Her özellik için, bir tane daha eklemenin ne kadar eklediğini veya düşürdüğünü yazdır (2 ondalık basamakla).
Yeni etkinlik için fiyat teklifini yazdır (2 ondalık basamakla).

Başka bir yemek hizmeti sağlayıcısı için:

Each extra guest adds 41.5 dollars
Each extra course adds 198.25 dollars
Each extra month booked ahead takes off 22.8 dollars
Quote: 4312.6 dollars

Kendin dene

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Geçmişteki her etkinlik için bir satır: konuklar, yemek çeşitleri, kaç ay önceden rezervasyon yapıldığı, dolar cinsinden maliyet
events = pd.read_csv("events.csv")
features = ["guests", "courses", "months_ahead"]
units = ["guest", "course", "month booked ahead"]
# Tek satırlık bir tablo olarak yeni etkinlik
guests = int(input())
courses = int(input())
months = int(input())
new_event = pd.DataFrame({"guests": [guests], "courses": [courses], "months_ahead": [months]})

# Kodunuzu aşağıya yazın