1. Uczyć się
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Regresja średnio zaawansowana ze statsmodels w Pythonie
Connected

Exercise

Wizualizacja modelu z równoległymi prostymi

Dwa wykresy z poprzedniego ćwiczenia dawały bardzo różne prognozy: jeden przewidywał odpowiedź rosnącą liniowo wraz ze zmienną numeryczną, drugi – stałą wartość dla każdej kategorii. Jedynym sensownym sposobem na pogodzenie tych dwóch sprzecznych prognoz jest uwzględnienie obu zmiennych objaśniających w modelu jednocześnie.

W przypadku modelu regresji liniowej ze zmienną numeryczną i kategoryczną, seaborn nie oferuje prostego, gotowego sposobu na wizualizację prognoz.

taiwan_real_estate jest dostępny, a mdl_price_vs_both jest dostępny jako dopasowany model. seaborn jest zaimportowany jako sns, a matplotlib.pyplot jako plt.

Instrukcje 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Pobierz współczynniki z mdl_price_vs_both i przypisz je do zmiennej coeffs.
  • Sprawdź wynik coeffs.
  • Przypisz każdy element coeffs do odpowiedniej zmiennej: ic_15_30, ic_30_45, slope i ic_0_15, w prawidłowej kolejności.