# Crearea unui Model de Regresie ## Instrucțiuni În această lecție, ți s-a arătat cum să construiești un model folosind atât Regresia Liniară, cât și Regresia Polinomială. Folosind aceste cunoștințe, găsește un set de date sau utilizează unul dintre seturile încorporate ale Scikit-learn pentru a construi un model nou. Explică în notebook-ul tău de ce ai ales tehnica respectivă și demonstrează acuratețea modelului tău. Dacă modelul nu este precis, explică de ce. ## Criterii de Evaluare | Criteriu | Exemplară | Adecvat | Necesită Îmbunătățiri | | -------- | ------------------------------------------------------------ | -------------------------- | ------------------------------- | | | prezintă un notebook complet cu o soluție bine documentată | soluția este incompletă | soluția este defectuoasă sau are erori | --- **Declinare de responsabilitate**: Acest document a fost tradus folosind serviciul de traducere AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Deși ne străduim să asigurăm acuratețea, vă rugăm să fiți conștienți că traducerile automate pot conține erori sau inexactități. Documentul original în limba sa natală ar trebui considerat sursa autoritară. Pentru informații critice, se recomandă traducerea profesională realizată de un specialist uman. Nu ne asumăm responsabilitatea pentru eventualele neînțelegeri sau interpretări greșite care pot apărea din utilizarea acestei traduceri.