Vizualizarea pantelor paralele
Cele două grafice din exercițiul anterior au oferit predicții foarte diferite: unul a dat un răspuns predicted care creștea liniar în funcție de o variabilă numerică, celălalt a dat un răspuns fix pentru fiecare categorie. Singura modalitate logică de a reconcilia aceste două predicții contradictorii este să incluzi ambele variabile explicative în model în același timp.
În cazul unui model de regresie liniară cu o variabilă explicativă numerică și una categorială, seaborn nu oferă o metodă simplă, „gata de utilizat", pentru a afișa predicțiile.
taiwan_real_estate este disponibil, iar mdl_price_vs_both este disponibil ca model antrenat. seaborn este importat ca sns, iar matplotlib.pyplot este importat ca plt.
Acest exercițiu face parte din cursul
Regresie intermediară cu statsmodels în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Extract the model coefficients, coeffs
coeffs = ____
# Print coeffs
print(coeffs)
# Assign each of the coeffs
____, ____, ____, ____ = ____