집값을 수동으로 예측하기
모형 계수를 사용하면 예측값을 직접 계산할 수 있어요. 실제로 예측할 때는 .predict()를 사용하는 것이 더 좋지만, 수동으로 계산해 보면 예측이 마법이 아니라 단순한 산술 연산임을 확인하는 데 도움이 됩니다.
사실, 단순 선형회귀에서는 예측값이 절편에 기울기와 설명변수의 곱을 더한 값입니다.
$$\text{response} = \text{intercept} + \text{slope} * \text{explanatory}$$
mdl_price_vs_conv와 explanatory_data가 준비되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python에서 statsmodels로 살펴보는 회귀 소개
연습 안내
mdl_price_vs_conv의 계수/모수를 가져와coeffs에 할당하세요.- 절편(첫 번째 원소)을
coeffs에서 가져와intercept에 할당하세요. - 기울기(두 번째 원소)를
coeffs에서 가져와slope에 할당하세요. - 공식을 사용해
price_twd_msq를 수동으로 예측하세요. 절편, 기울기, 그리고explanatory_data를 지정하세요. - 코드를 실행해 수동으로 계산한 예측값을
.predict()결과와 비교하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Get the coefficients of mdl_price_vs_conv
coeffs = ____
# Get the intercept
intercept = ____
# Get the slope
slope = ____
# Manually calculate the predictions
price_twd_msq = ____
print(price_twd_msq)
# Compare to the results from .predict()
print(price_twd_msq.assign(predictions_auto=mdl_price_vs_conv.predict(explanatory_data)))