Visualiser plusieurs modèles
Dans les deux exercices précédents, vous avez ajusté des modèles séparément pour chaque catégorie d’âge des logements, puis calculé des prédictions pour chacun. Il est maintenant temps de visualiser ces prédictions pour comparer les résultats.
Lorsque vous utilisez sns.lmplot() avec l’argument hue défini sur la variable catégorielle, vous obtenez plusieurs lignes de tendance, chacune avec sa propre pente. Cela contraste avec le modèle à pentes parallèles que vous avez vu au Chapitre 1, où toutes les pentes étaient identiques.
taiwan_real_estate est disponible. prediction_data est chargé et correspond à un DataFrame concaténé regroupant tous les âges des logements.
Cet exercice fait partie du cours
Régression intermédiaire avec statsmodels en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Plot the trend lines of price_twd_msq vs. n_convenience for each house age category
____(x=____,
y=____,
data=____,
hue=____,
ci=____,
legend_out=False)
plt.show()