1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Introducere în regresia cu statsmodels în Python
Connected

exercițiu

Predicția prețurilor caselor

Una dintre cele mai utile caracteristici ale modelelor statistice precum regresia liniară este că poți face predicții. Adică specifici valori pentru fiecare variabilă explicativă, le transmiți modelului și obții o predicție pentru variabila de răspuns corespunzătoare. Fluxul de cod este următorul.

explanatory_data = pd.DataFrame({"explanatory_var": list_of_values})
predictions = model.predict(explanatory_data)
prediction_data = explanatory_data.assign(response_var=predictions)

În acest exercițiu, vei face predicții pentru prețurile caselor din setul de date imobiliare din Taiwan.

taiwan_real_estate este disponibil. Modelul de regresie liniară ajustat pentru prețul caselor față de numărul de magazine de proximitate este disponibil ca mdl_price_vs_conv. Pentru exercițiile viitoare, când un model este disponibil, acesta va fi și ajustat.

Instrucțiuni 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Importă pachetul numpy folosind aliasul np.
  • Creează un DataFrame cu datele explicative, în care numărul de magazine de proximitate, n_convenience, ia valori întregi de la zero la zece.
  • Afișează explanatory_data.