1. 学ぶ
    2. /
  2. コース
    3. /
  3. Wprowadzenie do regresji z użyciem statsmodels w Pythonie
Connected

演習

Ręczne przewidywanie cen nieruchomości

Można ręcznie obliczyć prognozy na podstawie współczynników modelu. W praktyce lepiej korzystać z metody .predict(), jednak wykonanie tych obliczeń ręcznie pomaga uzmysłowić sobie, że prognozy to nie magia – to po prostu arytmetyka.

W prostej regresji liniowej przewidywana wartość to wyraz wolny plus nachylenie pomnożone przez zmienną objaśniającą.

$$\text{response} = \text{intercept} + \text{slope} * \text{explanatory}$$

mdl_price_vs_conv oraz explanatory_data są dostępne.

指示

100 XP
  • Pobierz współczynniki modelu mdl_price_vs_conv i przypisz je do zmiennej coeffs.
  • Pobierz wyraz wolny, czyli pierwszy element zmiennej coeffs, i przypisz go do zmiennej intercept.
  • Pobierz nachylenie, czyli drugi element zmiennej coeffs, i przypisz je do zmiennej slope.
  • Ręcznie oblicz prognozowaną wartość price_twd_msq, korzystając z powyższego wzoru – podaj wyraz wolny, nachylenie oraz explanatory_data.
  • Uruchom kod, aby porównać ręcznie obliczone prognozy z wynikami metody .predict().