ÎncepețiÎncepe gratuit

Predicția manuală a prețurilor locuințelor

Poți calcula manual predicțiile pe baza coeficienților modelului. În practică, este mai bine să folosești .predict(), dar calculul manual te ajută să înțelegi că predicțiile nu sunt magie – sunt pur și simplu aritmetică.

De fapt, pentru o regresie liniară simplă, valoarea prezisă este doar interceptul plus panta înmulțită cu variabila explicativă.

$$\text{response} = \text{intercept} + \text{slope} * \text{explanatory}$$

mdl_price_vs_conv și explanatory_data sunt disponibile.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în regresia cu statsmodels în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Obține coeficienții/parametrii modelului mdl_price_vs_conv și atribuie-i variabilei coeffs.
  • Obține interceptul, adică primul element din coeffs, și atribuie-l variabilei intercept.
  • Obține panta, adică al doilea element din coeffs, și atribuie-o variabilei slope.
  • Calculează manual price_twd_msq folosind formula, specificând interceptul, panta și explanatory_data.
  • Rulează codul pentru a compara predicțiile calculate manual cu rezultatele obținute prin .predict().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Get the coefficients of mdl_price_vs_conv
coeffs = ____

# Get the intercept
intercept = ____

# Get the slope
slope = ____

# Manually calculate the predictions
price_twd_msq = ____
print(price_twd_msq)

# Compare to the results from .predict()
print(price_twd_msq.assign(predictions_auto=mdl_price_vs_conv.predict(explanatory_data)))
Editează și rulează codul