パラレルスロープの可視化

前の演習で示した2つのプロットは、まったく異なる予測結果を示していました。一方は数値変数に応じて線形に増加する予測応答を示し、もう一方はカテゴリごとに固定された応答を示していました。 この相反する2つの予測を統合する唯一の合理的な方法は、両方の説明変数を同時にモデルへ組み込むことです。

数値変数とカテゴリ変数を組み合わせた線形回帰モデルの場合、seaborn には予測結果を手軽に表示する標準的な方法が用意されていません。

taiwan_real_estate は使用可能で、mdl_price_vs_both も学習済みモデルとして使用できます。seaborn は sns として、matplotlib.pyplot は plt としてインポート済みです。