Predecir el precio de la vivienda

Quizá la característica más útil de los modelos estadísticos como la regresión lineal es que permiten hacer predicciones. Es decir, se especifican los valores de cada una de las variables explicativas, se introducen en el modelo y se obtiene una predicción de la variable de 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 podrá hacer predicciones sobre los precios de la vivienda en el conjunto de datos inmobiliarios 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 en mdl_price_vs_conv. En futuros ejercicios, cuando se disponga de un modelo, también se montará.