Dự đoán các con số

Các mô hình trong chương này dự đoán các con số. Đến cuối chương, biểu đồ về những lần mô hình dự đoán sai sẽ cho thấy mô hình đã bỏ sót điều gì:

Bắt đầu với một đường thẳng mà bạn đã biết. LinearRegression học đường thẳng đó từ bảng X, mỗi hàng tương ứng với một mẫu và mỗi cột tương ứng với một đặc trưng:

from sklearn.linear_model import LinearRegression

area = np.array([60, 75, 90, 110, 130, 150])  # nhà, tính bằng m²
price = np.array([215, 248, 290, 335, 385, 428])  # nghìn đô la
X = area.reshape(-1, 1)  # 6 hàng, 1 cột
model = LinearRegression()
model.fit(X, price)
print(np.round(model.coef_, 2), np.round(model.intercept_, 2))
print(np.round(np.polyfit(area, price, 1), 2))

Lệnh này in ra cùng một dòng hai lần:

[2.39] 71.59
[ 2.39 71.59]

coef_ lưu một hệ số góc cho mỗi đặc trưng: mỗi m² tăng thêm làm giá tăng 2.39 nghìn đô la. intercept_ là điểm bắt đầu của đường thẳng, tại 0 m². Sau đó, model.predict([[100]]) định giá 100 m² ở mức khoảng 310.85 nghìn.