Dự đoán với mô hình độ dốc song song
Mặc dù seaborn có thể tự động hiển thị dự đoán của mô hình bằng sns.regplot(), để lấy các giá trị đó đưa vào chương trình, bạn sẽ cần tự tính toán.
Cũng giống như trường hợp chỉ có một biến giải thích, quy trình gồm hai bước: tạo một DataFrame chứa các biến giải thích, sau đó thêm một cột dự đoán.
taiwan_real_estate đã có sẵn và mdl_price_vs_both là một mô hình đã được fit. seaborn, ols(), matplotlib.pyplot, pandas và numpy đã được nạp với bí danh mặc định. Điều này cũng sẽ đúng cho phần còn lại của khóa học. Ngoài ra, ìtertools.product cũng đã có sẵn.
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.
# Create n_convenience as an array of numbers from 0 to 10
n_convenience = ____
# Extract the unique values of house_age_years
house_age_years = ____
# Create p as all combinations of values of n_convenience and house_age_years
p = ____(____, ____)
# Transform p to a DataFrame and name the columns
explanatory_data = ____
print(explanatory_data)