---
id: 5e46f8edac417301a38fb930
title: Калькулятор лінійної регресії витрат на здоров’я
challengeType: 10
forumTopicId: 462379
dashedName: linear-regression-health-costs-calculator
---

# --description--

Ви будете <a href="https://colab.research.google.com/github/freeCodeCamp/boilerplate-linear-regression-health-costs-calculator/blob/master/fcc_predict_health_costs_with_regression.ipynb" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">працювати над цим проєктом з Google Colaboratory</a>.

Перейшовши за цим посиланням, створіть копію блокнота у своєму обліковому записі або локально. Як тільки ви завершили проєкт та пройшли тест (доданий до посилання), введіть посилання на свій проєкт. Якщо ви надаєте посилання на Google Colaboratory, переконайтеся, що ви увімкнули режим доступу для «усіх, хто має це посилання».

Ми досі розробляємо інтерактивну складову для навчальної програми з машинного навчання. Поки ви можете переглянути відеозавдання цієї сертифікації. Вам також можуть знадобитися додаткові навчальні ресурси, так само як під час роботи із повноцінним проєктом.

# --instructions--

У цьому завданні ви передбачите витрати на здоров’я, використовуючи алгоритм регресії.

Ви отримаєте набір даних, що містять інформацію про різних людей, враховуючи їхні витрати на здоров’я. Використайте дані для прогнозування витрат на здоров’я на основі нових даних.

Перші дві клітинки цього блокнота імпортують бібліотеки та дані.

Не забудьте перетворити дані категорій на числа. Використайте 80% даних як `train_dataset` та 20% даних як `test_dataset`.

`pop` (скоротіть) стовпчик «expenses» (витрати) з цих наборів даних, щоб створити нові набори даних під назвою `train_labels` та `test_labels`. Використайте ці мітки під час навчання моделі.

Створіть модель та навчіть її за допомогою `train_dataset`. Запустіть останню клітинку в цьому блокноті, щоб перевірити свою модель. Остання клітинка використовуватиме невидимий `test_dataset`, щоб перевірити, наскільки добре модель узагальнює.

Щоб пройти завдання, `model.evaluate` повинна повернути середню абсолютну помилку менше ніж 3500. Це означає, що вона правильно прогнозує витрати на здоров’я в межах 3500 доларів.

Остання клітинка також передбачить витрати за допомогою `test_dataset` та побудує графік з результатами.

# --hints--

Проєкт повинен пройти усі тести Python.

```js

```

# --solutions--

```py
  # Python challenges don't need solutions,
  # because they would need to be tested against a full working project.
  # Please check our contributing guidelines to learn more.
```
