Previsioni con interazioni
Come per ogni altro modello di regressione che hai creato, la parte divertente è fare previsioni. Per fortuna, il flusso di codice in questo caso è lo stesso di quello senza interazioni: statsmodels può calcolare le interazioni senza che tu debba fare altro. L’unica cosa da ricordare è il trucchetto per ottenere tutte le combinazioni delle variabili esplicative.
mdl_price_vs_both_inter è disponibile come modello adattato, itertools.product è caricato.
Questo esercizio fa parte del corso
Regressione intermedia con statsmodels in Python
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Create n_convenience as an array of numbers from 0 to 10
n_convenience = ____
# Extract the unique values of house_age_years
house_age_years = ____
# Create p as all combinations of values of n_convenience and house_age_years
p = ____
# Transform p to a DataFrame and name the columns
explanatory_data = ____
# Print it
print(explanatory_data)