再び予測する
これまでに、さまざまな組み合わせの説明変数を使って、予測ワークフローを何度か実践してきました。今回は、3つの説明変数を持つモデルでもう一度試してみましょう。ここでは3次交互作用を含むモデルを使いますが、前の演習で登場した3つのモデルのどれを使ってもコードは同じです。
taiwan_real_estate と mdl_price_vs_all_3_way_inter は使用可能です。itertools.product は読み込み済みです。
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。
# Create n_convenience as an array of numbers from 0 to 10
n_convenience = ____
# Create sqrt_dist_to_mrt_m as an array of numbers from 0 to 80 in steps of 10
sqrt_dist_to_mrt_m = ____
# Create house_age_years with unique values
house_age_years = ____
# Create p as all combinations of n_convenience, sqrt_dist_to_mrt_m, and house_age_years, in that order
p = ____
# Transform p to a DataFrame and name the columns
explanatory_data = ____
# See the result
print(explanatory_data)