LinearRegression với một feature
Đọc được coef/intercept và dùng model đã fit để dự đoán mẫu mới.
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: Tách X và y, NumPy 2D shape, fit/predict cơ bản.
Nội dung đề bài
Mục tiêu kiến thức
Đọc được coef/intercept và dùng model đã fit để dự đoán mẫu mới.
Mô tả bài toán
Đây là bài số 337 trong tầng Hồi quy bằng scikit-learn. Bài dùng thư viện sklearn.linear_model.LinearRegression 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 đúng một feature, trả hệ số, intercept và prediction cho new_X.
def fit_linear_one_feature(X, y, new_X):Input
X là ma trận một cột hoặc list phẳng, y là target số, new_X là các điểm cần dự đoán.
Output
Dictionary coef dạng list một phần tử, intercept và predictions dạng list.
Ràng buộc
Không tự giải công thức hồi quy; dùng API fit/predict của scikit-learn.
Ví dụ
Giải thích
y=2x+1 thì coef=2, intercept=1; query x=4 cho prediction 9.
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.