Meerdere modellen visualiseren
In de vorige twee oefeningen heb je voor elke categorie woningleeftijden apart modellen gedraaid en daarna voor elk model voorspellingen berekend. Nu is het tijd om die voorspellingen te visualiseren en te vergelijken.
Als je sns.lmplot() gebruikt met het argument hue ingesteld op de categorische variabele, krijg je meerdere trendlijnen, elk met een eigen helling. Dit contrasteert met het parallelle-hellingenmodel dat je in Hoofdstuk 1 zag, waar alle modellen dezelfde helling hadden.
taiwan_real_estate is beschikbaar. prediction_data is geladen als een samengevoegde DataFrame van alle woningleeftijden.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Gemiddelde regressie met statsmodels in Python
Interactieve oefening met praktijkervaring
Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.
# 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()