Vizualizace paralelních přímek
Dva grafy z předchozího cvičení dávaly velmi odlišné předpovědi: jeden ukazoval lineárně rostoucí odezvu v závislosti na číselné proměnné, druhý pevnou hodnotu odezvy pro každou kategorii. Jediný rozumný způsob, jak tyto dvě protichůdné předpovědi sladit, je zahrnout obě vysvětlující proměnné do modelu najednou.
Pro lineární regresní model s číselnou a kategorickou vysvětlující proměnnou seaborn nenabízí snadný způsob, jak zobrazit předpovědi přímo "z krabice".
taiwan_real_estate je k dispozici a mdl_price_vs_both je dostupný jako natrénovaný model. seaborn je importován jako sns a matplotlib.pyplot jako plt.
Toto cvičení je součástí kurzu
Intermediate Regression with statsmodels in Python
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Extract the model coefficients, coeffs
coeffs = ____
# Print coeffs
print(coeffs)
# Assign each of the coeffs
____, ____, ____, ____ = ____