상호작용 지정하기
지금까지는 하나의 평행 기울기 모델을 사용해 전체 데이터셋에 그럭저럭 맞는 적합도를 얻었고, 이어서 주택 연령 범주별로 세 개의 개별 모델을 만들어 각 범주에는 더 잘 맞는 결과를 얻었습니다. 다만 모델이 세 개로 나뉘다 보니 다루고 설명하기가 번거로웠죠. 이상적으로는, 개별 모델만큼의 예측력을 하나의 모델로 담아내는 것이 목표입니다.
이 단일 모델은 설명 변수들 간의 상호작용을 추가해서 정의할 수 있습니다. statsmodels.formula의 문법은 유연해서, 타이핑과 읽기가 간편한 간결한 코드와, 수행 내용을 자세히 드러내는 명시적인 코드 중 선호에 따라 선택할 수 있습니다.
taiwan_real_estate을(를) 사용할 수 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python의 statsmodels로 배우는 중급 회귀
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Model price vs both with an interaction using "times" syntax
mdl_price_vs_both_inter = ____
# Print the coefficients
print(mdl_price_vs_both_inter.params)