複数モデルの可視化
前回の2つの演習では、住宅の築年数カテゴリごとにモデルを実行し、それぞれのモデルで予測値を計算しました。次は、それらの予測を可視化して比較してみましょう。
sns.lmplot() の hue 引数にカテゴリ変数を指定すると、傾きの異なる複数のトレンドラインが得られます。これは、第1章で見た平行傾斜モデルとは対照的です。平行傾斜モデルでは、すべてのモデルが同じ傾きを持っていました。
taiwan_real_estate は使用可能です。prediction_data は、すべての住宅築年数を連結したデータフレームとして読み込まれています。
この演習はコースの一部です
statsmodels を使った中級 Regression
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Plot the trend lines of price_twd_msq vs. n_convenience for each house age category
____(x=____,
y=____,
data=____,
hue=____,
ci=____,
legend_out=False)
plt.show()