Моделювання з двома числовими пояснювальними змінними
Ви вже бачили, як будувати модель і робити передбачення з однією числовою та однією категоріальною пояснювальною змінною. Код для моделювання та передбачення з двома числовими пояснювальними змінними такий самий, відрізняється лише спосіб задання пояснювальних змінних, за якими потрібно робити передбачення.
Тут ви змоделюєте та спрогнозуєте ціни на житло залежно від кількості найближчих крамниць біля дому та квадратного кореня від відстані до найближчої станції MRT.
taiwan_real_estate доступний зі змінною після перетворення квадратним коренем sqrt_dist_to_mrt_m. Також імпортовано itertools.product.
Ця вправа є частиною курсу
Середній рівень регресії зі statsmodels у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Fit linear regression of price vs. no. of conv. stores and sqrt dist. to nearest MRT, no interaction
mdl_price_vs_conv_dist = ____
# See the result
print(mdl_price_vs_conv_dist.params)