Друзья, на одном портале была размещена задача :
Возьмите данные по безработице в городе Москва: https://video.ittensive.com/python-advanced/data-9753-2019-07-25.utf.csv Сгруппируйте данные по годам, если в году меньше 6 значений, отбросьте эти годы. Постройте модель линейной регрессии по годам среднего значения отношения UnemployedDisabled к UnemployedTotal (процента людей с ограниченными возможностями) за месяц и ответьте, какое ожидается значение в 2020 году при сохранении текущей политики города Москвы?
я ее решил:
но ответ не проходит верификацию ((((
помогите найти , что я упустил!
Спасибо!
Возьмите данные по безработице в городе Москва: https://video.ittensive.com/python-advanced/data-9753-2019-07-25.utf.csv Сгруппируйте данные по годам, если в году меньше 6 значений, отбросьте эти годы. Постройте модель линейной регрессии по годам среднего значения отношения UnemployedDisabled к UnemployedTotal (процента людей с ограниченными возможностями) за месяц и ответьте, какое ожидается значение в 2020 году при сохранении текущей политики города Москвы?
я ее решил:
Код:
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
pd.options.display.max_rows = 1000
data = pd.read_csv("https://video.ittensive.com/python-advanced/data-9753-2019-07-25.utf.csv", delimiter = ";")
data = data.groupby("Year").filter(lambda x : x["UnemployedTotal"].count() < 6)
data["Year"] = data["Year"].astype("category")
data_group = data.groupby("Year").mean()
x = np.array(data_group.index).reshape(len(data_group.index),1)
y = np.array(data_group["UnemployedDisabled"]/data_group["UnemployedTotal"]*100).reshape(len(data_group.index),1)
model = LinearRegression()
model.fit(x, y)
plt.scatter(x,y , color ="orange")
x = np.append(x,[2020]).reshape(len(data_group.index)+1,1)
plt.plot(x, model.predict(x), color = "blue", linewidth = 3)
plt.show()
print(model.predict(np.array(2020).reshape(1,1)))
#print(data_group)
но ответ не проходит верификацию ((((
помогите найти , что я упустил!
Спасибо!
Последнее редактирование: