5.
Предсказание цен на аренду квартир
Агентство недвижимости хочет автоматизировать оценку арендной платы за квартиры. Стоимость аренды зависит от нескольких факторов: площади, количества комнат, этажа и расстояния до метро. Вам необходимо построить модель множественной линейной регрессии и проанализировать влияние каждого фактора на цену.
Данные
Датасет содержит:
area — площадь квартиры (м²)rooms — количество комнатfloor — этаж квартирыmetro_distance — расстояние до ближайшего метро (км)price — месячная арендная плата (тыс. руб.)
Задание
- Выведите коэффициенты для каждого признака
- Выведите intercept модели
Формат ответа:
На каждой строке с точностью два знака вывести
коэффициент наклона, на последней строке с точностью два знака вывести
свободный член.
Примечание
1) Название коэффициентов выводить не надо
2) В этой задаче не использется разделение на обучающую и тестовую выборки из-за маленького объема данных и упрощения задачи.
Вставьте недостающие фрагменты кода
Python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error
# 1. Загрузка данных
df = pd.read_csv("68355.csv")
# 2. Подготовка данных
X = df[['area', 'rooms', 'floor', 'metro_distance']]
y = df['price']
# 3. Обучение модели
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
|
|
|