1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Giới thiệu về Hồi quy với statsmodels trong Python
Connected

Bài tập

Dự đoán giá nhà

Có lẽ tính năng hữu ích nhất của các mô hình thống kê như hồi quy tuyến tính là bạn có thể đưa ra dự đoán. Tức là, bạn chỉ định giá trị cho từng biến giải thích, đưa chúng vào mô hình và nhận về dự đoán cho biến phản hồi tương ứng. Luồng mã như sau.

explanatory_data = pd.DataFrame({"explanatory_var": list_of_values})
predictions = model.predict(explanatory_data)
prediction_data = explanatory_data.assign(response_var=predictions)

Ở đây, bạn sẽ dự đoán giá nhà trong bộ dữ liệu bất động sản Đài Loan.

taiwan_real_estate đã được cung cấp. Mô hình hồi quy tuyến tính đã khớp giữa giá nhà và số cửa hàng tiện lợi có sẵn với tên mdl_price_vs_conv. Trong các bài tập sau, khi một mô hình được cung cấp, nó cũng đã được khớp sẵn.

Hướng dẫn 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Import gói numpy với bí danh np.
  • Tạo một DataFrame dữ liệu giải thích, trong đó số cửa hàng tiện lợi n_convenience nhận các giá trị nguyên từ 0 đến 10.
  • In explanatory_data.