視覺化多個模型
在前兩個練習中，你分別對每個屋齡類別建立模型，接著為每個模型計算預測。現在是時候把這些預測視覺化，看看彼此如何比較。
當你在 sns.lmplot() 中把 hue 參數設為類別變數時，會得到多條趨勢線，而且每條都有各自的斜率。這與你在第 1 章看到的平行斜率模型不同，當時所有模型的斜率都相同。
taiwan_real_estate 已可使用。prediction_data 已載入為串接後、包含所有屋齡類別的 DataFrame。
本練習屬於課程
使用 Python 的 statsmodels 進行迴歸分析：中級
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Plot the trend lines of price_twd_msq vs. n_convenience for each house age category
____(x=____,
y=____,
data=____,
hue=____,
ci=____,
legend_out=False)
plt.show()