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

Вправа

Ручне обчислення прогнозів

Як і у випадку простої лінійної регресії, ви можете вручну обчислити прогнози за коефіцієнтами моделі. Єдина відмінність для моделі з паралельними нахилами полягає в тому, що вільний член відрізняється для кожної категорії категоріальної пояснювальної змінної. Тобто потрібно окремо розглянути випадок для кожної категорії.

taiwan_real_estate, mdl_price_vs_both і explanatory_data доступні; ic_0_15, ic_15_30, ic_30_45 та slope з попередньої вправи також завантажені.

Інструкції

100 XP
  • Створіть список conditions із трьома умовами: house_age_years дорівнює "0 to 15", house_age_years дорівнює "15 to 30" і house_age_years дорівнює "30 to 45".
  • Створіть список choices із виділеними вільними членами з mdl_price_vs_both. Вони відповідають кожній з умов.
  • Створіть масив вільних членів за допомогою np.select().
  • Створіть prediction_data: почніть з explanatory_data, присвойте intercept як масив вільних членів і price_twd_msq як вручну обчислені прогнози.