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Visualizar un modelo de regresión lineal

Ahora que has construido tu modelo de regresión lineal y lo has entrenado utilizando todas las observaciones disponibles, puedes visualizar lo bien que se ajusta el modelo a los datos. Esto te permite interpretar la relación entre el gasto en publicidad de radio y los valores de sales.

Las variables X, una matriz de valores de radio, y, una matriz de valores de sales, y predictions, una matriz de los valores predichos del modelo para y dado X, se te han precargado del ejercicio anterior.

Este ejercicio forma parte del curso

Aprendizaje supervisado con scikit-learn

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Instrucciones del ejercicio

  • Importa matplotlib.pyplot como plt.
  • Crea un gráfico de dispersión visualizando y frente a X, con las observaciones en azul.
  • Dibuja un gráfico de líneas rojas que muestre las predicciones frente a X.
  • Visualiza el gráfico.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Import matplotlib.pyplot
import ____.____ as ____

# Create scatter plot
plt.scatter(____, ____, color="____")

# Create line plot
plt.plot(____, ____, color="____")
plt.xlabel("Radio Expenditure ($)")
plt.ylabel("Sales ($)")

# Display the plot
plt.____()
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