Сравнение коэффициентов детерминации
Напомним, что коэффициент детерминации показывает, насколько хорошо линия линейной регрессии описывает наблюдаемые значения. Одна из ключевых причин включать несколько объясняющих переменных в модель линейной регрессии — возможность улучшить качество подгонки по сравнению с моделью с одной переменной.
В этом упражнении вы сравните коэффициент детерминации для трёх моделей цен на жильё в Тайване и определите, какая из них даёт наилучший результат.
mdl_price_vs_conv, mdl_price_vs_age и mdl_price_vs_both доступны как обученные модели.
Это упражнение является частью курса
Промежуточная регрессия со statsmodels в Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Print the coeffs of determination for mdl_price_vs_conv
print("rsquared_conv: ", ____)
print("rsquared_adj_conv: ", ____)
# Print the coeffs of determination for mdl_price_vs_age
print("rsquared_age: ", ____)
print("rsquared_adj_age: ", ____)
# Print the coeffs of determination for mdl_price_vs_both
print("rsquared_both: ", ____)
print("rsquared_adj_both: ", ____)