Visualiser les prédictions d'un modèle à pentes parallèles
Pour vérifier que vous avez bien obtenu les bonnes prédictions à l'exercice précédent, vous pouvez les ajouter à un graphique seaborn. Pour visualiser les prédictions d'une régression multiple, vous procédez comme pour une régression linéaire : tracez un nuage de points avec une ligne de tendance, puis ajoutez une deuxième couche de points de prédiction sur le même graphique. Comme vous l'avez vu dans un exercice précédent, seaborn ne peut pas tracer directement le modèle à pentes parallèles. Vous allez donc d'abord réextraire les coefficients du modèle avant de tracer les points de prédiction.
taiwan_real_estate et prediction_data sont disponibles, et mdl_price_vs_both est disponible en tant que modèle ajusté.
Cette activité fait partie du cours
Régression intermédiaire avec statsmodels en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Extract the model coefficients, coeffs
coeffs = ____
# Print coeffs
print(coeffs)
# Assign each of the coeffs
____, ____, ____, ____ = ____