Прогнозирование с взаимодействиями
Как и в любой другой регрессионной модели, которую вы создавали, самое интересное — это построение прогнозов. К счастью, порядок действий здесь такой же, как и в моделях без взаимодействий: statsmodels самостоятельно вычисляет взаимодействия, не требуя дополнительных инструкций. Единственное, о чём нужно помнить, — это приём для получения комбинаций объясняющих переменных.
mdl_price_vs_both_inter доступен как обученная модель, itertools.product загружен.
Это упражнение является частью курса
Промежуточная регрессия со statsmodels в Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Create n_convenience as an array of numbers from 0 to 10
n_convenience = ____
# Extract the unique values of house_age_years
house_age_years = ____
# Create p as all combinations of values of n_convenience and house_age_years
p = ____
# Transform p to a DataFrame and name the columns
explanatory_data = ____
# Print it
print(explanatory_data)