Yeniden tahmin etme
Açıklayıcı değişkenlerin farklı kombinasyonlarıyla tahmin iş akışını birkaç kez uyguladın. Şimdi üç açıklayıcı değişkenli modelde bunu bir kez daha deneme zamanı. Burada 3 yönlü etkileşimli modeli kullanacaksın; ancak kod, önceki egzersizdeki üç modelden herhangi birini kullanırken de aynıdır.
taiwan_real_estate ve mdl_price_vs_all_3_way_inter hazır. itertools.product yüklü.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile statsmodels'da Orta Düzey Regresyon
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Create n_convenience as an array of numbers from 0 to 10
n_convenience = ____
# Create sqrt_dist_to_mrt_m as an array of numbers from 0 to 80 in steps of 10
sqrt_dist_to_mrt_m = ____
# Create house_age_years with unique values
house_age_years = ____
# Create p as all combinations of n_convenience, sqrt_dist_to_mrt_m, and house_age_years, in that order
p = ____
# Transform p to a DataFrame and name the columns
explanatory_data = ____
# See the result
print(explanatory_data)