Différents niveaux d'interaction
Lorsque vous avez trois variables explicatives, le nombre d'options pour spécifier des interactions augmente. Vous pouvez ne préciser aucune interaction. Vous pouvez préciser des interactions à deux facteurs (2-way), ce qui donne des coefficients de modèle pour chaque paire de variables. La troisième option consiste à inclure toutes les interactions, c'est‑à‑dire les trois interactions à deux facteurs ainsi que l'interaction entre les trois variables explicatives.
À mesure que le nombre de variables explicatives augmente, le nombre de possibilités d'interaction croît rapidement.
taiwan_real_estate est disponible.
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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. no. of conv. stores, sqrt dist. to MRT station & house age, no global intercept, no interactions
mdl_price_vs_all_no_inter = ____
# See the result
print(mdl_price_vs_all_no_inter.params)