Predecir precios de viviendas

Quizá la característica más útil de modelos estadísticos como la regresión lineal es que puedes hacer predicciones. Es decir, especificas valores para cada una de las variables explicativas, se los pasas al modelo y obtienes una predicción para la variable respuesta correspondiente. El flujo de código es el siguiente.

explanatory_data = pd.DataFrame({"explanatory_var": list_of_values})
predictions = model.predict(explanatory_data)
prediction_data = explanatory_data.assign(response_var=predictions)

Aquí, harás predicciones de los precios de viviendas en el conjunto de datos de bienes raíces de Taiwán.

taiwan_real_estate está disponible. El modelo de regresión lineal ajustado del precio de la vivienda frente al número de tiendas de conveniencia está disponible como mdl_price_vs_conv. En los próximos ejercicios, cuando un modelo esté disponible, también estará ya ajustado.