Олимпиадный тренинг

Задача . Анализ коэффициентов модели доставки

Задача

Темы:

Курьерская служба собрала данные о стоимости доставок на разные расстояния. Вам необходимо найти коэффициенты линейной регрессии, чтобы понять ценообразование компании.

Данные

Датасет содержит:

distance — расстояние доставки (км)
price — стоимость доставки (руб.)

Формат ответа:
На 1-ой строке с точностью два знака вывести коэффициент наклона, на 2-ой строке с точностью два знака вывести свободный член.

Примечание
В этой задаче не использется разделение на обучающую и тестовую выборки из-за маленького объема данных и упрощения задачи.

time 10000 ms
memory 256 Mb
Правила оформления программ и список ошибок при автоматической проверке задач

Статистика успешных решений по компиляторам

Комментарий учителя

Ваш ответ

Python

Напишите программу ниже
import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error # 1. Загрузка данных data = """distance,price 1.5,250 2.0,280 3.5,350 4.0,380 5.5,450 6.0,480 7.5,550 8.0,580 9.5,650 10.0,680 11.5,750 12.0,780 13.5,850 14.0,880 15.5,950 16.0,980 18.0,1080 20.0,1180 22.0,1280 25.0,1450""" from io import StringIO df = pd.read_csv(StringIO(data)) # 2. Подготовка данных X = df[['distance']] y = df['price'] # 3. Обучение модели model = LinearRegression() model.fit(X, y)

Напишите программу ниже

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error

# 1. Загрузка данных
data = """distance,price
1.5,250
2.0,280
3.5,350
4.0,380
5.5,450
6.0,480
7.5,550
8.0,580
9.5,650
10.0,680
11.5,750
12.0,780
13.5,850
14.0,880
15.5,950
16.0,980
18.0,1080
20.0,1180
22.0,1280
25.0,1450"""


from io import StringIO
df = pd.read_csv(StringIO(data))

# 2. Подготовка данных
X = df[['distance']]
y = df['price']

# 3. Обучение модели
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

Загруженные файлы

Нет