1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Wprowadzenie do regresji z użyciem statsmodels w Pythonie
Connected

ćwiczenie

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.

Instrukcje 1/2

undefined XP
    1
    2

Utwórz niemożliwe dane objaśniające. Zdefiniuj DataFrame impossible z jedną kolumną n_convenience, gdzie w pierwszym wierszu wpisujesz -1, a w drugim 2.5.