Visualizando vários modelos
Nos dois últimos exercícios, você ajustou modelos separadamente para cada categoria de idade dos imóveis e depois calculou as previsões de cada modelo. Agora é hora de visualizar essas previsões para ver como elas se comparam.
Quando você usa sns.lmplot() com o argumento hue definido para a variável categórica, obtém várias linhas de tendência, cada uma com sua própria inclinação. Isso contrasta com o modelo de inclinações paralelas que você viu no Capítulo 1, em que todos os modelos tinham a mesma inclinação.
taiwan_real_estate está disponível. prediction_data foi carregado como um DataFrame concatenado com todas as idades dos imóveis.
Este exercicio faz parte do curso
Regressão Intermediária com statsmodels em Python
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# Plot the trend lines of price_twd_msq vs. n_convenience for each house age category
____(x=____,
y=____,
data=____,
hue=____,
ci=____,
legend_out=False)
plt.show()