4-amaliy ish Bir o’zgaruvchili va ko’p o’zgaruvchili chiziqli regressiya masalalari va ularni dasturlash

from
sklearn.model_selection 
import
train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = 
train_test_split
(
x, y, test_size=
0.2
)
Bu funkciya, shuningdek, bir argument sifatida test_size oladi, qaysi bir qismini 
belgilaydi, test namunasi uchun ajratilgan. 
Endi eng muhimi, chiziqli regressiya modelini o'rganishdir. Scikit-learn-da 
Pythonda biz uchun ishlaydigan LinearRegression klassi mavjud:

from
sklearn.linear_model 
import
LinearRegression
model = 
LinearRegression
()
.
fit
(
x_train, y_train
)
Fit usulida biz ML modeli o'qitiladigan ma'lumotlarni yuboramiz. Keling, test 
namunasi asosida prognozlarni olishga harakat qilaylik: 
y_pred = model.
predict
(
x_test
) 
Ishning bajarilishi 
1. Siz tekshirmoqchi bo'lgan sohada ishlash uchun ma'lumotlarni to'plang va 
korrelyatsiyani o'lchang. 
2. Ma'lumotlarni yuklab oling va kodni yozing va ma'lumotlarni ta'lim va 
testga bo'lishni unutmang. 
3. Boshqalarni bashorat qilish uchun ba'zi o'zgaruvchilardan foydalanishingiz 
mumkinligini hal qiling. 
4. O'quv va test ma'lumotlari yordamida modelning aniqligini baholash. 
5. Qaram o'zgaruvchining argumentga bog'liqligini grafik jihatdan tasvirlash va 
oddiy bir o'lchovli chiziqli regressiyani amalga oshirish. Qaysi model eng 
yaxshi determinatsiya koeffitsientini beradi? 
6. Test ma'lumotlarining eng yaxshi determinatsiya koeffitsientini olish uchun 
qancha o'zgaruvchiga ehtiyoj borligini aniqlang. Unutmang, agar modomiki 
sifatida faqat bir o'zgaruvchi qo'shishingiz mumkin, o'zgaruvchi qo'shib 
o'quv majmui aniqlash omil qiymatini yaxshilaydi.