Знову прогнозуємо
Ви вже кілька разів проходили процес прогнозування з різними комбінаціями пояснювальних змінних. Спробуймо ще раз — на моделі з трьома пояснювальними змінними. Тут ви використаєте модель із трьохсторонніми взаємодіями; утім, код буде таким самим, як і для будь-якої з трьох моделей з попередньої вправи.
taiwan_real_estate і mdl_price_vs_all_3_way_inter доступні. itertools.product імпортовано.
Ця вправа є частиною курсу
Середній рівень регресії зі statsmodels у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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)