इंटरैक्शन निर्दिष्ट करना
अभी तक आपने एक सिंगल parallel slopes मॉडल इस्तेमाल किया, जिसने पूरे डेटासेट के लिए ठीक-ठाक फिट दिया. फिर आपने house age की हर कैटेगरी के लिए तीन अलग-अलग मॉडल फिट किए, जिनमें हर कैटेगरी के लिए फिट बेहतर था, लेकिन काम करना और समझाना असुविधाजनक था क्योंकि तीन अलग-अलग मॉडल थे. आदर्श स्थिति में, आपके पास एक ही मॉडल होना चाहिए जिसमें व्यक्तिगत मॉडलों जितनी ही predictive power हो.
ऐसा सिंगल मॉडल explanatory वैरिएबल्स के बीच इंटरैक्शन जोड़कर बनाया जाता है. statsmodels.formula का सिंटैक्स लचीला है, और आपको कुछ विकल्प देता है — चाहे आप छोटा, जल्दी टाइप और पढ़ने वाला कोड पसंद करें, या फिर विस्तृत और साफ-साफ बताने वाला कोड.
taiwan_real_estate उपलब्ध 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।
# Model price vs both with an interaction using "times" syntax
mdl_price_vs_both_inter = ____
# Print the coefficients
print(mdl_price_vs_both_inter.params)