समझ में आने वाले कोएफ़िशिएंट्स के साथ Interactions
पिछले मॉडल में इंटरैक्शन टर्म था, जिसके कोएफ़िशिएंट्स की व्याख्या करना थोड़ा मुश्किल था। यह स्पष्ट करने के लिए कि मॉडल क्या प्रेडिक्ट कर रहा है, आप मॉडल को ऐसे रूप में लिख सकते हैं जो समझने योग्य कोएफ़िशिएंट्स देता है। और स्पष्टता के लिए, आप नतीजों की तुलना अलग-अलग हाउस-एज कैटेगरी वाले मॉडलों (mdl_0_to_15, mdl_15_to_30, और mdl_30_to_45) से कर सकते हैं।
taiwan_real_estate, mdl_0_to_15, mdl_15_to_30, और mdl_30_to_45 उपलब्ध हैं।
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. 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)