Opnieuw voorspellen
Je hebt de voorspellingsworkflow nu al meerdere keren gevolgd met verschillende combinaties van verklarende variabelen. Tijd om het nog eens te proberen met het model met drie verklarende variabelen. Hier gebruik je het model met 3-weginteracties, al is de code hetzelfde voor elk van de drie modellen uit de vorige oefening.
taiwan_real_estate en mdl_price_vs_all_3_way_inter zijn beschikbaar. itertools.product is geladen.
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.
# Create n_convenience as an array of numbers from 0 to 10
n_convenience = ____
# Create sqrt_dist_to_mrt_m as an array of numbers from 0 to 80 in steps of 10
sqrt_dist_to_mrt_m = ____
# Create house_age_years with unique values
house_age_years = ____
# Create p as all combinations of n_convenience, sqrt_dist_to_mrt_m, and house_age_years, in that order
p = ____
# Transform p to a DataFrame and name the columns
explanatory_data = ____
# See the result
print(explanatory_data)