दो संख्यात्मक explanatory वैरिएबल्स के साथ मॉडलिंग
आप पहले देख चुके हैं कि एक संख्यात्मक और एक श्रेणीबद्ध explanatory वैरिएबल के साथ मॉडल कैसे बनाते हैं और प्रेडिक्शंस कैसे करते हैं। दो संख्यात्मक explanatory वैरिएबल्स के साथ मॉडलिंग और प्रेडिक्शन का कोड भी वही रहता है, बस प्रेडिक्शन के लिए explanatory वैरिएबल्स को बताने के तरीके में थोड़ा अंतर होता है।
यहाँ आप घर की कीमतों का मॉडल बनाएँगे और प्रेडिक्ट करेंगे, नज़दीकी कंवीनियंस स्टोर्स की संख्या और सबसे नज़दीकी MRT स्टेशन तक की दूरी के स्क्वायर-रूट के आधार पर।
taiwan_real_estate उपलब्ध है, जिसमें स्क्वायर-रूट ट्रांसफॉर्म किया गया वैरिएबल sqrt_dist_to_mrt_m मौजूद है। itertools.product भी लोड किया गया 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।
# Fit linear regression of price vs. no. of conv. stores and sqrt dist. to nearest MRT, no interaction
mdl_price_vs_conv_dist = ____
# See the result
print(mdl_price_vs_conv_dist.params)