Parallel slopes मॉडल की भविष्यवाणियों का विज़ुअलाइज़ेशन
यह जाँचने के लिए कि पिछली एक्सरसाइज़ में आपकी भविष्यवाणियाँ सही हैं या नहीं, आप उन्हें seaborn प्लॉट में जोड़ सकते हैं। मल्टीपल रिग्रेशन की भविष्यवाणियाँ विज़ुअलाइज़ करने की प्रक्रिया वही है जो लीनियर रिग्रेशन में होती है: एक स्कैटर प्लॉट बनाइए जिसमें ट्रेंड लाइन हो, और उसी प्लॉट पर भविष्यवाणी वाले पॉइंट्स की एक दूसरी लेयर जोड़िए। जैसा कि आपने पहले देखा है, seaborn सीधे parallel slopes मॉडल को प्लॉट नहीं कर सकता। इसलिए, भविष्यवाणी वाले पॉइंट्स प्लॉट करने से पहले आप मॉडल के कोएफिशिएंट्स दोबारा निकालेंगे।
taiwan_real_estate और prediction_data उपलब्ध हैं, और mdl_price_vs_both एक fitted मॉडल के रूप में 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।
# Extract the model coefficients, coeffs
coeffs = ____
# Print coeffs
print(coeffs)
# Assign each of the coeffs
____, ____, ____, ____ = ____