使用平行斜率模型進行預測
雖然 seaborn 可以用 sns.regplot() 自動顯示模型預測，但如果你要在程式中運用這些數值，就需要自己進行計算。
和只有單一解釋變數的情況一樣，流程分成兩步：先建立一個包含解釋變數的 DataFrame，接著再加入一個預測值的欄位。
taiwan_real_estate 與已配適完成的模型 mdl_price_vs_both 已可使用。seaborn、ols()、matplotlib.pyplot、pandas 和 numpy 都已用其預設別名載入。本課程後續皆相同。 另外也可使用 ìtertools.product。
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。
# 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)