住宅価格を予測する

線形回帰のような統計モデルで最も便利な機能のひとつは、予測ができることです。つまり、各説明変数の値を指定してモデルに与えると、対応する目的変数の予測値が得られます。コードの流れは次のとおりです。

explanatory_data = pd.DataFrame({"explanatory_var": list_of_values})
predictions = model.predict(explanatory_data)
prediction_data = explanatory_data.assign(response_var=predictions)

ここでは、Taiwan real estate データセットの住宅価格を予測します。

taiwan_real_estate が利用可能です。コンビニの数に対する住宅価格の当てはめ済み線形回帰モデルは mdl_price_vs_conv として利用できます。以降の演習でも、モデルが提示される場合はすでに当てはめ済みです。