Paralel eğimli model tahminlerini görselleştirme
Önceki egzersizdeki tahminlerinin doğru olduğundan emin olmak için onları bir seaborn grafiğine ekleyebilirsin. Çoklu regresyon tahminlerini görselleştirmek için, doğrusal regresyonda olduğu gibi aynı yöntemi kullanırsın: bir eğilim çizgili saçılım grafiği çiz ve aynı grafikte ikinci bir katman olarak tahmin noktalarını ekle. Önceki bir egzersizde gördüğün gibi, seaborn paralel eğimler modelini doğrudan çizemiyor. Bu yüzden, tahmin noktalarını çizmeden önce model katsayılarını yeniden çıkartacaksın.
taiwan_real_estate ve prediction_data hazır, ayrıca mdl_price_vs_both uyumlanmış bir model olarak mevcut.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile statsmodels'da Orta Düzey Regresyon
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Extract the model coefficients, coeffs
coeffs = ____
# Print coeffs
print(coeffs)
# Assign each of the coeffs
____, ____, ____, ____ = ____