Interactions avec des coefficients faciles à interpréter
Le précédent modèle avec le terme d’interaction renvoyait des coefficients un peu délicats à interpréter. Pour clarifier ce que le modèle prédit, vous pouvez le reformuler de façon à obtenir des coefficients faciles à comprendre. Pour plus de clarté, vous pouvez comparer les résultats aux modèles des différentes catégories d’âge des logements (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.
Cet exercice fait partie du cours
Régression intermédiaire avec statsmodels en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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)