Сводка
В этом модуле вы узнали, как использовать регрессию для создания модели машинного обучения, которая прогнозирует числовые значения. Затем вы использовали платформу scikit-learn в Python для обучения и оценки модели регрессии.
Хотя scikit-learn является популярной платформой для написания кода для обучения моделей регрессии, вы также можете создавать решения машинного обучения для регрессии с помощью графических инструментов в Машинное обучение Microsoft Azure. Дополнительные сведения о разработке моделей регрессии без кода можно получить с помощью Машинного обучения Azure в модуле создания регрессии с помощью модуля конструктора машинного обучения Azure .
Задача: прогнозирование цен на недвижимость
Вы готовы создать собственную модель регрессии? Попробуйте предсказать цены на недвижимость в записной книжке 02 - Регрессионное испытание для недвижимости.ipynb!
Примечание.
Время выполнения этой необязательной задачи не включается в предполагаемое время для этого модуля, поэтому вы можете тратить столько времени на него, сколько вам нравится.