Modelarea cu două variabile explicative numerice
Ai văzut deja cum să construiești un model și să faci predicții cu o variabilă explicativă numerică și una categorică. Codul pentru modelare și predicție cu două variabile explicative numerice este același, cu o mică diferență în modul în care specifici variabilele explicative pentru predicții.
În acest exercițiu, vei modela prețurile locuințelor în funcție de numărul de magazine de proximitate din apropiere și de rădăcina pătrată a distanței până la cea mai apropiată stație MRT.
taiwan_real_estate este disponibil cu variabila transformată sqrt_dist_to_mrt_m. itertools.product este de asemenea încărcat.
Acest exercițiu face parte din cursul
Regresie intermediară cu statsmodels în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Fit linear regression of price vs. no. of conv. stores and sqrt dist. to nearest MRT, no interaction
mdl_price_vs_conv_dist = ____
# See the result
print(mdl_price_vs_conv_dist.params)