여러 모델 시각화하기
직전 두 연습 문제에서는 주택 연식 범주별로 각각 모델을 학습하고, 각 모델의 예측값을 계산해 보았어요. 이제는 그 예측값을 시각화해 서로 어떻게 다른지 비교해 볼 차례입니다.
hue 인수를 범주형 변수로 설정해 sns.lmplot()을 사용하면 각 범주마다 기울기가 다른 여러 개의 추세선을 그릴 수 있어요. 이는 1장에서 봤던 평행 기울기(parallel slopes) 모델과 달리, 모든 모델의 기울기가 같지 않다는 점이 대비됩니다.
taiwan_real_estate를 사용할 수 있으며, prediction_data는 모든 주택 연식 범주를 연결(concatenate)한 DataFrame으로 로드되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python의 statsmodels로 배우는 중급 회귀
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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()