Konut fiyatlarını tahmin etme
Doğrusal regresyon gibi istatistiksel modellerin belki de en faydalı özelliği, tahmin yapabilmendir. Yani, her bir açıklayıcı değişken için değerler belirlersin, bunları modele verirsin ve karşılık gelen yanıt değişkeni için bir tahmin alırsın. Kod akışı şöyledir:
explanatory_data = pd.DataFrame({"explanatory_var": list_of_values})
predictions = model.predict(explanatory_data)
prediction_data = explanatory_data.assign(response_var=predictions)
Burada, Taiwan emlak veri kümesindeki konut fiyatları için tahminler yapacaksın.
taiwan_real_estate hazır. Konut fiyatını market sayısına göre modelleyen, önceden kurulmuş doğrusal regresyon modeli mdl_price_vs_conv olarak mevcut. Gelecek egzersizlerde de bir model verildiğinde, o model kurulmuş halde olacak.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile statsmodels kullanarak Regresyona Giriş
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Import numpy with alias np
____
# Create the explanatory_data
explanatory_data = pd.____({'____': np.____(____)})
# Print it
____