Не очень понятно что вы вообще спрашиваете, ваш X (ось абсцисс ), это дни с понедельника по вс, ваш y (ось ординат) это значения от 0 до 40 (что именно измеряет не указанно). На диаграмме изображены 3 разные графика (функции) которые названы Наташа, Маша, Света. Вы спрашиваете также существуют точки со значениями 34, 26, 23, как я могу найти их позицию по оси ординат, то есть y. Так это и есть у (ось ординат). Что искать то?
ваша точка например для графика Наташа выглядит так (пн,20) это одна из точек. Что искать то в задаче?
Роми, Смотрите мы говорим о файле с расширением .ipynb но это и есть notebook, в одном ipynb, запустить не сколько нотебуков не получится (я и представить себе не могу как это). То о чем говорим называется сессия, колаб поддерживает множество сессий с одного аккаунта. То есть несколько подключений к облаку иными словами. А так что бы в одном нотебуке несколько файлов .ipynb не получится. Потому что colab не поддерживает 2 notebooks в одной сессии для каждого нотебука своя сессия. То есть вы хотели как например в jupyter lab открыли на пример два файла разместили их удобно и полный вперед. Так не выйдет потому что множественные сессия разрешены а вот два или более нотебука в одной сессии нет.
Что такое виртуальное окружение? Это изолированный питон изолированные библиотеки установленные в это виртуальное окружение. То что у вас на компьютере установлен aigroam, так это он в другое окружение установлен, а в этом его нет. И его нужно как и любую другую библиотеку отдельно устанавливать при чем именно в это виртуальное окружение а не просто из терминала pip install библиотека.
Ну так хорошо если вы получите например 200 сдвинули на 2 знака получили 2.00 замечательно, как только это перестало быть строкой оно превратится 2.0 у питона нету такого числа как 2.00. В таком случае можно пользоваться первым кодом и не заморачиваться. Ваше замечание имеет смысл, конечно, я сейчас сгенерировал 100,000 таких результатов так вот дистрибуцию визуально естественно я получил uniform как и ожидалось, но я даже ее затестил на uniform. Произвел chi-square тест (вы безусловно знаете что это такое объяснять не нужно) так вот он показал дистрибуция uniform с хорошим запасом.
Cipo, Пожалуйста, кстати обратите внимание (где искать ошибку) вы сказали модель натренирована на 0.8 во первых а что это что за метрика, в линейной регрессии может много метрик но используется три основные
R_squared, MAE (mean absolute squared), MSE/RMSE (Mean square error/root mean square error), не буду забивать вам голову разъясняя про каждую (почитаете), ну так вот где дома измеряются в сотнях тысячах не одна из этих метрик не может дать результат 0.8, при чем даже если тренировать и тестить на одних и тех же данных потому что регрессия то линейная она не сможет на столько оверфитить. Это значение должно быть значительно больше.
Cipo, Ну это уже совершенно другой вопрос никак не связанный с вашим первым вопросом, матрица корреляции (которую вы визуализировали с помощью heat map тепловая карта) она показывает как переменные коррелируют друг с другом. И все что вы можете интерпретировать это смотреть как коррелируется ваш feature сет переменных между собой.
Вы строите сложную линейную регрессию.
цена дома = a * X1, + b * X2 + .. c*X_n + В
где X1 ваша первая входная переменная,
X2 ваша вторая и т.д
B - интерсепт.
коэфициенты a, b, .. c, B - это что выучит алгоритм. (Коэфициенты будут найдены такие которые минимизирую сумму квадратов ошибок).
Так вот негативная корреляция не имеет никакого отношения к отрицательному значению стоимости дома.
Отрицательная стоимость дома значит что в выше приведенную формулу подставлены и значения переменных полученных на вход и в результате получен отрицательный ответ. (Естественно такого быть не должно надо видеть код и тогда разбираться в чем причина.)
tourch не входит в base (дефолтную анакондовскую дистрибуцию) и устанавливается в нее отдельно. base это ваше дефолтное виртуальное анакондовское окружение. conda install или pip install ,будет добавлять в нее пакеты которые не входят в базовую дистрибуцию.
Александр Скуснов, Или что наиболее вероятно, ваш терминал не знает что такое jupyter notebook. Нужно будет поработать с переменной окружения. Загуглите если все установлено это проблемы с терминалом а не с jupyter.
Александр Скуснов, А он у вас установлен? команда jupyter-notebook или jupyter notebook должны обе работать . Может быть анаконда как то странно установлена и notebook не установлен. pip install jupyter notebook попробуйте.
Роми, Не знаю, не знаю. Я прочитал пост по ссылке. Первый раз такое вижу, а мне 37 лет. Не вчера я про tensflow услышал. Ок я не использую tensorflow часто, для тех разделов data science на которых специализируюсь он мне попросту не нужен. По этому я конечно не специалист по tensorflow. Но в то что определенные версии не работают с определенными процами я не верю от слова совсем.
Роми, есть пакет nbconvert для преобразования .ipynb в py. Хотя по большому счету тупо скопировать и вставить в скрипт никто не отменял. Если говорить об отличии, то да они принципиально отличаются. В data science тебе иногда необходимы например пояснения математические формулы тебе доступен latex внутри markdown, который позволяет работать с крутыми математическими формулами. Одним словом у тебя есть оформленный документ. Непосредственно тренировку модели (это зависит от модели) можно иногда вынести в отдельный файл. Цель .ipynb это читабельный документ (легко распростроняемый) kaggle, colab и другие.
Роми, Ок основываясь на личном опыте (подобное сообщение об ошибке в своей жизни я уже видел кстати tensorflow я не использовал в этих случаях, причина была нехватка памяти). Опять таки основываясь на личном опыте подобные проблемы не решаются (конечно если же углубится начать изучать и т.д. то может решение и есть). Если почитать что пишут другие по этому поводу (на английском я решения не нашел.). Я вчера искал мало ли может кто что сообразил по данному вопросу (нет никто никаких решений не предлагает.). Не очень пониманию что значит уменьшить размер пакета (он такой какой есть). Попробуй запустить код не из под VS Code, а из jupyter lab. В консоле jupyter lab набери ну и там разберешься (как colab) только на локальном хосте. Может это vs code имеет проблемы с менеджментом памяти (что вряд ли). Но попытаться можно.
Ну первое это вообще не ошибка и даже не предупреждение. Это инфа что tensorflow может ускорить процесс. Это совершенно нормально. Ну а второе ты не решишь. Это нехватка памяти и поэтому кернел умер. Ты не найдешь решение его просто нет. colab естественно работать будет.
ваша точка например для графика Наташа выглядит так (пн,20) это одна из точек. Что искать то в задаче?