Переменные X и X_test содержат входные признаки тренировочной и тестовой выборок. Переменные y и y_test — целевой признак тренировочной и тестовой выборок. В переменной w лежат коэффициенты линейной регрессии.
Выполните матричное умножение массивов в X_test и w и сохраните результат в переменную y_pred. Выведите два значения стоимости квартир: первые по порядку предсказанное и настоящее.
# необходимые импорты
import numpy as np
# считывание npy-файлов
X = np.load('matrix_X_train_preprocessed.npy')
y = np.load('matrix_y_train.npy')
X_test = np.load('matrix_X_test_preprocessed.npy')
y_test = np.load('matrix_y_test.npy')
# коэффициенты линейной регрессии
w = np.linalg.inv(X.T @ X) @ X.T @ y
# получение предсказаний
y_pred = X_test @ w
# вывод первых предсказанного и настоящего значений
print(y_pred[0], y_test[0])