Calcularea manuală a predicțiilor
Ca și în cazul regresiei liniare simple, poți calcula manual predicțiile pe baza coeficienților modelului. Singura diferență pentru cazul pantelor paralele este că interceptul variază în funcție de categoria variabilei explicative categorice. Prin urmare, trebuie să tratezi separat situația fiecărei categorii.
taiwan_real_estate, mdl_price_vs_both și explanatory_data sunt disponibile; ic_0_15, ic_15_30, ic_30_45 și slope din exercițiul anterior sunt, de asemenea, încărcate.
Acest exercițiu face parte din cursul
Regresie intermediară cu statsmodels în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Definește o listă,
conditions, cu trei instrucțiuni condiționale:house_age_yearseste"0 to 15",house_age_yearseste"15 to 30"șihouse_age_yearseste"30 to 45". - Definește o listă,
choices, cu interceptele extrase dinmdl_price_vs_both. Acestea corespund fiecăreia dintre condiții. - Creează un vector de intercepte folosind
np.select(). - Creează
prediction_data: pornește de laexplanatory_data, atribuieinterceptca vectorul de intercepte șiprice_twd_msqca predicțiile calculate manual.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Define conditions
conditions = [____]
# Define choices
choices = [____]
# Create array of intercepts for each house_age_year category
intercept = ____(____, ____)
# Create prediction_data with columns intercept and price_twd_msq
prediction_data = ____.____(
____ = ____,
____ = ____ + ____ * ____[____])
print(prediction_data)