Mehrere Modelle visualisieren
In den letzten beiden Übungen hast du für jede Kategorie des Hausalters separate Modelle geschätzt und anschließend für jedes Modell Vorhersagen berechnet. Jetzt ist es Zeit, diese Vorhersagen zu visualisieren und zu vergleichen.
Wenn du sns.lmplot() mit dem Argument hue auf die kategoriale Variable anwendest, erhältst du mehrere Trendlinien, jeweils mit eigener Steigung. Das steht im Gegensatz zu dem Parallel-Slopes-Modell aus Kapitel 1, bei dem alle Modelle die gleiche Steigung hatten.
taiwan_real_estate ist verfügbar. prediction_data ist als zusammengefügtes DataFrame aller Hausalter geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Fortgeschrittene Regression mit statsmodels in Python</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Plot the trend lines of price_twd_msq vs. n_convenience for each house age category
____(x=____,
y=____,
data=____,
hue=____,
ci=____,
legend_out=False)
plt.show()