LinearRegression với nhiều feature
Mở rộng baseline tuyến tính từ một feature sang nhiều feature mà vẫn giữ đúng shape.
Tiến độ của tôi ở bài này
Điểm được lưu vào tài khoản sau khi chấm bài.
Đang tải điểm của bạn…
Kiến thức và chủ đề
Kiến thức tiên quyết: LinearRegression một feature, NumPy 2D shape.
Nội dung đề bài
Mục tiêu kiến thức
Mở rộng baseline tuyến tính từ một feature sang nhiều feature mà vẫn giữ đúng shape.
Mô tả bài toán
Đây là bài số 338 trong tầng Hồi quy bằng scikit-learn. Bài dùng thư viện LinearRegression.coef_, intercept_, predict trên dữ liệu nhỏ, cố định và chạy CPU; mục tiêu là hiểu workflow chứ không bắt học viên tự viết lại thư viện.
Yêu cầu
Fit LinearRegression trên ma trận nhiều cột; trả coef theo thứ tự cột, intercept và prediction cho new_X.
def fit_linear_multi_feature(X, y, new_X):Input
X và new_X là ma trận 2D cùng số cột; y là vector số.
Output
coef có độ dài bằng số feature, kèm intercept và list predictions.
Ràng buộc
Không đảo thứ tự cột và không bỏ cột khi fit.
Ví dụ
Giải thích
Với y=1+2*x1-x2, X=[3,2] cho prediction 5.
Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.
Góp ý & báo lỗi bài tập
Đề bài chưa rõ, test có vấn đề hay bạn có ý tưởng giúp bài tốt hơn? Gửi cho đội ngũ AI Empire nhé — mỗi góp ý đều được đọc.