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fir는 train 시키는 것을 의미한다.
y_hat_train = lin_model.predict(nXtrain) y_hat_test = lin_model.predict(nXtest) plt.scatter(y-train, y_hat_train, color='r') plt.scatter(y-test, y_hat_test, color='b') plt.scatter(xy_range, xy_range)
붉은 색 훈련용 파란 색 검증용
예측이 정답과 얼마나 일치하는가?
from sklearn.metrics import mean_squared_error print('Mean squared error:', mean_squared_error(y_test, y_hat_test))
데이터 정규화를 하지 않으면, 데이터 미싱이 일어난다.
데이터를 잘 살펴봐야한다.
y_train이란 원하는 값
fir는 train 시키는 것을 의미한다.
y_hat_train = lin_model.predict(nXtrain) y_hat_test = lin_model.predict(nXtest) plt.scatter(y-train, y_hat_train, color='r') plt.scatter(y-test, y_hat_test, color='b') plt.scatter(xy_range, xy_range)