1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Середній рівень регресії зі statsmodels у Python
Connected

Вправа

Задання взаємодії

Доти ви використовували одну модель з паралельними нахилами, яка давала прийнятне наближення для всього набору даних, а також три окремі моделі для кожної категорії віку будинку, що краще підходили для своїх категорій, але були незручні, бо доводилося працювати й пояснювати три різні моделі. В ідеалі потрібна одна модель, яка має всю прогностичну силу окремих моделей.

Побудувати таку єдину модель можна, додавши взаємодії між пояснювальними змінними. Синтаксис statsmodels.formula гнучкий і пропонує кілька варіантів — залежно від того, чи віддаєте ви перевагу стислому коду, який швидко писати й читати, чи більш явному коду, що детально описує ваші дії.

taiwan_real_estate доступний.

Інструкції 1/2

undefined XP
  • 1
    • Навчіть лінійну регресію price_twd_msq від n_convenience та house_age_years, використавши синтаксис «times», щоб неявно згенерувати взаємодію між ними.
    • Виведіть коефіцієнти.
  • 2
    • Навчіть лінійну регресію price_twd_msq від n_convenience та house_age_years, використавши синтаксис «colon», щоб явно згенерувати взаємодію між ними.