การแสดงภาพ Parallel Slopes
กราฟสองรูปในแบบฝึกหัดที่แล้วให้ค่าพยากรณ์ที่แตกต่างกันมาก: รูปหนึ่งแสดงค่าพยากรณ์ที่เพิ่มขึ้นเชิงเส้นตามตัวแปรเชิงตัวเลข ส่วนอีกรูปให้ค่าพยากรณ์คงที่ตามแต่ละหมวดหมู่ วิธีที่สมเหตุสมผลที่สุดในการประสานค่าพยากรณ์ที่ขัดแย้งกันนี้ คือการนำตัวแปรอธิบายทั้งสองเข้าสู่โมเดลพร้อมกัน
สำหรับโมเดล linear regression ที่มีทั้งตัวแปรอธิบายเชิงตัวเลขและเชิงหมวดหมู่ seaborn ไม่มีวิธีแสดงค่าพยากรณ์ที่ง่ายและพร้อมใช้งานในทันที
taiwan_real_estate และ mdl_price_vs_both พร้อมใช้งานแล้วในฐานะโมเดลที่ฟิตแล้ว โดย seaborn ถูก import เป็น sns และ matplotlib.pyplot ถูก import เป็น plt
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Regression ระดับกลางด้วย statsmodels ใน Python
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Extract the model coefficients, coeffs
coeffs = ____
# Print coeffs
print(coeffs)
# Assign each of the coeffs
____, ____, ____, ____ = ____