Tự tính toán dự đoán

Tương tự hồi quy tuyến tính đơn, bạn cũng có thể tự tính các dự đoán từ các hệ số của mô hình. Điểm khác biệt duy nhất với trường hợp đường dốc song song là hệ số chặn khác nhau cho từng hạng mục của biến giải thích phân loại. Điều đó có nghĩa là bạn cần xét riêng từng trường hợp khi mỗi hạng mục xuất hiện.

taiwan_real_estate, mdl_price_vs_both, và explanatory_data đã có sẵn; ic_0_15, ic_15_30, ic_30_45, và slope từ bài trước cũng đã được nạp.

Bài tập này là một phần của khóa học

Hồi quy trung cấp với statsmodels trong Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

Tạo một danh sách conditions với ba điều kiện: house_age_years là "0 to 15", house_age_years là "15 to 30", và house_age_years là "30 to 45".
Tạo một danh sách choices với các hệ số chặn đã trích xuất từ mdl_price_vs_both. Chúng tương ứng với từng điều kiện.
Tạo một mảng hệ số chặn bằng np.select().
Tạo prediction_data: bắt đầu từ explanatory_data, gán intercept là mảng hệ số chặn và price_twd_msq là các dự đoán được tính thủ công.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Define conditions
conditions = [____]

# Define choices
choices = [____]

# Create array of intercepts for each house_age_year category
intercept = ____(____, ____)

# Create prediction_data with columns intercept and price_twd_msq
prediction_data = ____.____(
			      ____ = ____,
  			      ____ = ____ + ____ * ____[____])

print(prediction_data)

Chỉnh sửa và Chạy Mã