Samenvatting
In deze module hebt u geleerd hoe u regressie kunt gebruiken om een machine learning-model te maken waarmee numerieke waarden worden voorspeld. Vervolgens hebt u het scikit-learn-framework in Python gebruikt om een regressiemodel te trainen en te evalueren.
Hoewel scikit-learn een populair framework is voor het schrijven van code voor het trainen van regressiemodellen, kunt u ook machine learning-oplossingen maken voor regressie met behulp van de grafische hulpprogramma's in Microsoft Azure Machine Learning. Meer informatie over het ontwikkelen van regressiemodellen zonder code met behulp van Azure Machine Learning vindt u in de module Een regressiemodel maken met azure Machine Learning Designer-module .
Uitdaging: Prijzen van onroerend goed voorspellen
Denk je dat je klaar bent om je eigen regressiemodel te maken? Probeer de uitdaging van het voorspellen van vastgoedprijzen in de 02 - Real Estate Regression Challenge.ipynb notebook!
Notitie
De tijd voor het voltooien van deze optionele uitdaging is niet opgenomen in de geschatte tijd voor deze module, zodat u zo weinig of zoveel tijd kunt besteden als u wilt.