Interactions avec des coefficients faciles à interpréter
Le modèle précédent avec le terme d'interaction renvoyait des coefficients un peu difficiles à interpréter. Pour clarifier ce que le modèle prédit, vous pouvez le reformuler de manière à obtenir des coefficients compréhensibles. Pour encore plus de clarté, vous pouvez comparer les résultats aux modèles ajustés séparément selon les catégories d'âge des maisons (mdl_0_to_15, mdl_15_to_30 et mdl_30_to_45).
taiwan_real_estate, mdl_0_to_15, mdl_15_to_30 et mdl_30_to_45 sont disponibles.
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Régression intermédiaire avec statsmodels en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Model price vs. house age plus an interaction, no intercept
mdl_readable_inter = ____
# Print the coefficients for mdl_0_to_15
print("mdl_0_to_15 coefficients:", "\n", ____)
# Print the coefficients for mdl_15_to_30
print("mdl_15_to_30 coefficients:", "\n", ____)
# Print the coefficients for mdl_30_to_45
print("mdl_30_to_45 coefficients:", "\n", ____)
# Print the coefficients for mdl_readable_inter
print("\n", "mdl_readable_inter coefficients:", "\n", mdl_readable_inter.params)