कई मॉडलों का विज़ुअलाइज़ेशन
पिछले दो अभ्यासों में, आपने हर house age श्रेणी के लिए अलग-अलग मॉडल चलाए थे, और फिर प्रत्येक मॉडल के प्रेडिक्शन निकाले थे। अब बारी है उन प्रेडिक्शन को विज़ुअलाइज़ करने की, ताकि आप देख सकें कि वे एक-दूसरे की तुलना में कैसे हैं।
जब आप sns.lmplot() में hue आर्ग्युमेंट को कैटेगोरिकल वैरिएबल पर सेट करते हैं, तो आपको कई ट्रेंड लाइन्स मिलती हैं, जिनकी अपनी-अपनी ढाल (slope) होती है। यह Chapter 1 में दिखे parallel slopes मॉडल से अलग है, जहाँ सभी मॉडलों की ढाल समान थी।
taiwan_real_estate उपलब्ध है। prediction_data सभी house ages के सम्मिलित (concatenated) DataFrame के रूप में लोड है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
इंटरमीडिएट Regression with statsmodels in Python
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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()