Обучите модель на тренировочных данных, а потом выведите значения коэффициентов w0 и w1
# необходимые импорты
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
# создание константы RANDOM_STATE
RANDOM_STATE = 42
# считывание CSV-файла в датафрейм pandas, сохранение выборок
df = pd.read_csv('real_estate_2.csv')
X = df.drop('price', axis=1)
y = df['price']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
X,
y,
random_state=RANDOM_STATE
)
# инициализация модели
model_lr = LinearRegression()
# обучение модели на тренировочных данных
model_lr.fit(X_train, y_train)
# вывод рассчитанных коэффициентов
print(model_lr.intercept_, model_lr.coef_)
Результат
4037880.983994173 [1680.22471918]
Модель обучена и готова предсказывать целевой признак для тестовой выборки.