Визуализация параллельных прямых
Два графика из предыдущего упражнения давали совершенно разные прогнозы: один показывал отклик, линейно возрастающий с числовой переменной, другой — фиксированный отклик для каждой категории. Единственный разумный способ согласовать эти два противоречивых прогноза — включить обе объясняющие переменные в модель одновременно.
Для линейной регрессии с числовой и категориальной объясняющими переменными в seaborn нет простого встроенного способа отобразить прогнозы.
Набор данных taiwan_real_estate и обученная модель mdl_price_vs_both доступны. seaborn импортирован как sns, matplotlib.pyplot — как plt.
Это упражнение является частью курса
Промежуточная регрессия со statsmodels в Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Extract the model coefficients, coeffs
coeffs = ____
# Print coeffs
print(coeffs)
# Assign each of the coeffs
____, ____, ____, ____ = ____