視覺化平行斜率模型的預測
為了確認你在上一個練習得到的預測是正確的,你可以把它們加到 seaborn 圖形中。要視覺化多元迴歸的預測,做法與線性迴歸相同:先畫帶有趨勢線的散佈圖,然後在相同的圖上再加一層預測點。就像你在前面的練習所看到的,seaborn 無法直接繪製平行斜率模型。因此,在繪製預測點之前,你需要先重新擷取模型係數。
taiwan_real_estate 與 prediction_data 已可使用,mdl_price_vs_both 也已擬合完成可用。
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。
# Extract the model coefficients, coeffs
coeffs = ____
# Print coeffs
print(coeffs)
# Assign each of the coeffs
____, ____, ____, ____ = ____