Trực quan hóa các đường dốc song song
Hai biểu đồ ở bài trước đưa ra dự đoán rất khác nhau: một biểu đồ dự đoán biến phản hồi tăng tuyến tính theo một biến số; biểu đồ kia cho một giá trị cố định cho mỗi nhóm danh mục. Cách hợp lý duy nhất để hòa giải hai dự đoán mâu thuẫn này là đưa cả hai biến giải thích vào cùng một mô hình.
Với mô hình hồi quy tuyến tính có một biến số và một biến phân loại, seaborn không có cách hiển thị dự đoán “sẵn dùng” thật sự thuận tiện.
taiwan_real_estate đã được cung cấp và mdl_price_vs_both là một mô hình đã fit. seaborn đã được import là sns và matplotlib.pyplot đã được import là plt.
Bài tập này là một phần của khóa học
Hồi quy trung cấp với statsmodels trong Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Extract the model coefficients, coeffs
coeffs = ____
# Print coeffs
print(coeffs)
# Assign each of the coeffs
____, ____, ____, ____ = ____