Візуалізація паралельних нахилів
Дві діаграми у попередній вправі дали дуже різні прогнози: на одній передбачувана відповідь зростала лінійно з числовою змінною, на іншій для кожної категорії була фіксована відповідь. Єдиний розумний спосіб узгодити ці суперечливі прогнози — включити обидві пояснювальні змінні до моделі одночасно.
Для лінійної регресії з однією числовою та однією категоріальною пояснювальною змінною у seaborn немає простого, «готового з коробки» способу показати прогнози.
taiwan_real_estate доступний, а mdl_price_vs_both — це вже навчена модель. seaborn імпортовано як sns, а matplotlib.pyplot — як plt.
Ця вправа є частиною курсу
Середній рівень регресії зі statsmodels у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Extract the model coefficients, coeffs
coeffs = ____
# Print coeffs
print(coeffs)
# Assign each of the coeffs
____, ____, ____, ____ = ____