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  3. 使用 Python 中的 statsmodels 进行回归入门
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道练习

使用 ols() 的线性回归

虽然 sns.regplot() 可以显示线性回归的趋势线，但它不会把截距和斜率作为变量提供，也不允许您将模型结果当作变量来使用。也就是说，有时您需要自己运行线性回归。

现在来运行您的第一个模型！

taiwan_real_estate 已提供。TWD 是新台币（Taiwan dollars）的缩写。

另外，本练习及本课程后续练习中，将按需导入并设置以下包的别名：matplotlib.pyplot 为 plt，seaborn 为 sns，以及 pandas 为 pd。

说明 1 / 共 3 个

undefined XP
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  • 从 statsmodels.formula.api 包中导入 ols() 函数。
  • 以 price_twd_msq 为响应变量，n_convenience 为解释变量，taiwan_real_estate 为数据集，运行一次线性回归。将其命名为 mdl_price_vs_conv。
  • 拟合模型。
  • 打印拟合后模型的参数。