Granice przewidywania
W poprzednim ćwiczeniu tworzyłeś prognozy dla sensownych, możliwych w rzeczywistości scenariuszy – czyli przypadków, w których liczba pobliskich sklepów wynosiła od zera do dziesięciu. Teraz sprawdź, jak model radzi sobie z niemożliwymi sytuacjami.
Skorzystaj z konsoli i spróbuj przewidzieć ceny domów przy użyciu mdl_price_vs_conv, gdy liczba sklepów wynosi -1. Zrób to samo dla 2.5 sklepu. Co się dzieje w każdym przypadku?
Model mdl_price_vs_conv jest dostępny.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wprowadzenie do regresji z użyciem statsmodels w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Define a DataFrame impossible
impossible = ____