Взаємодії зі зрозумілими коефіцієнтами
Попередня модель із терміном взаємодії повернула коефіцієнти, які було трохи складно інтерпретувати. Щоб прояснити, що саме прогнозує модель, можна переформулювати її так, щоб отримати зрозумілі коефіцієнти. Для додаткової ясності ви можете порівняти результати з моделями для окремих категорій віку будинків (mdl_0_to_15, mdl_15_to_30 та mdl_30_to_45).
taiwan_real_estate, mdl_0_to_15, mdl_15_to_30 та mdl_30_to_45 доступні.
Ця вправа є частиною курсу
Середній рівень регресії зі statsmodels у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Model price vs. house age plus an interaction, no intercept
mdl_readable_inter = ____
# Print the coefficients for mdl_0_to_15
print("mdl_0_to_15 coefficients:", "\n", ____)
# Print the coefficients for mdl_15_to_30
print("mdl_15_to_30 coefficients:", "\n", ____)
# Print the coefficients for mdl_30_to_45
print("mdl_30_to_45 coefficients:", "\n", ____)
# Print the coefficients for mdl_readable_inter
print("\n", "mdl_readable_inter coefficients:", "\n", mdl_readable_inter.params)