預測房價

線性迴歸等統計模型最實用的功能之一，就是可以用來做預測。也就是說，你為每個解釋變數指定數值，將它們送進模型，然後取得對應反應變數的預測值。程式碼流程如下。

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

在這裡，你要替臺灣不動產資料集中的房價做預測。

taiwan_real_estate 可用。以便利商店數量解釋房價的線性迴歸已配適完成，模型名稱為 mdl_price_vs_conv。在之後的練習中，只要提供了模型，它也都會是已配適狀態。