Para este desafío, se utilizará el mismo conjunto de datos de viviendas. Sin embargo, ahora cuenta con dos características: antigüedad y área de la casa (columnas `'age'` y `'square_feet'`).

import pandas as pd

df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/b22d1166-efda-45e8-979e-6c3ecfc566fc/houseprices.csv')
print(df.head())

La tarea consiste en construir un modelo de Regresión Lineal Múltiple utilizando la clase `OLS`. Además, se imprimirá la tabla resumen para observar los valores p de cada característica.

import unittest
import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm


# Codefinity helper
def _dynamic_test(test_case, condition, success, fail):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success
        test_case.assertTrue(True)
    else:
        test_case._testMethodName = fail
        test_case.fail(fail)


class TestUserCode(unittest.TestCase):

    # 1. Test that X contains the correct columns
    def test_X_contains_correct_columns(self):
        import user_code

        cond = False
        try:
            X = user_code.X
            cond = list(X.columns) == ["age", "square_feet"]
        except Exception:
            cond = False

        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "X correctly contains ['age', 'square_feet'].",
            "Expected X to contain columns: ['age', 'square_feet']."
        )

    # 2. Test preprocessing with sm.add_constant
    def test_X_tilde_add_constant(self):
        import user_code

        cond = False
        try:
            X = user_code.X
            X_tilde = user_code.X_tilde

            cond = (
                isinstance(X_tilde, pd.DataFrame)
                and "const" in X_tilde.columns
                and X_tilde.shape[1] == X.shape[1] + 1
            )
        except Exception:
            cond = False

        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "X_tilde correctly includes a constant column.",
            "Expected X_tilde to be created using sm.add_constant(X)."
        )

    # 3. Model is fitted using OLS
    def test_model_is_fitted(self):
        import user_code
        from statsmodels.regression.linear_model import RegressionResultsWrapper

        cond = isinstance(user_code.model, RegressionResultsWrapper)

        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "model is a fitted OLS RegressionResultsWrapper.",
            "Expected model = sm.OLS(y, X_tilde).fit()"
        )

    # 4. Test X_new_tilde construction
    def test_X_new_tilde(self):
        import user_code
        import numpy as np

        cond = False
        try:
            X_new = user_code.X_new
            X_new_tilde = user_code.X_new_tilde

            expected_shape = (3, 3)  # const + 2 features

            cond = (
                isinstance(X_new_tilde, np.ndarray)
                and X_new_tilde.shape == expected_shape
                and np.allclose(X_new_tilde[:, 1:], X_new)
            )
        except Exception:
            cond = False

        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "X_new_tilde correctly created with sm.add_constant(X_new).",
            "Expected X_new_tilde to include constant column and match X_new values."
        )

    # 5. Test predictions
    def test_predictions(self):
        import user_code
        import numpy as np

        cond = False
        try:
            y_pred = user_code.y_pred
            cond = (
                isinstance(y_pred, np.ndarray)
                and y_pred.shape == (3,)
            )
        except Exception:
            cond = False

        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "y_pred is a NumPy array with correct shape (3,).",
            "Expected y_pred = model.predict(X_new_tilde) to have shape (3,)."
        )

    # 6. Test summary call (using code inspection)
    def test_model_summary_called(self):
        cond = False
        try:
            with open("user_code.py", "r") as f:
                src = f.read()
            cond = "model.summary()" in src.replace(" ", "")
        except Exception:
            cond = False

        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "model.summary() is called.",
            "Expected model.summary() to be printed."
        )


if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_code.py

Si realizaste todo correctamente, obtuviste los valores p cercanos a cero. Esto significa que todas nuestras características son significativas para el modelo.

La regresión lineal es un concepto fundamental en el análisis predictivo. Es ampliamente utilizada por científicos de datos, analistas de datos y estadísticos, ya que es fácil de construir e interpretar, pero lo suficientemente potente para muchas tareas.

Comencemos con el modelo más sencillo de Regresión Lineal. Aprenderá el concepto fundamental de la Regresión Lineal y cómo realizar predicciones en Python.

La mayoría de las tareas de predicción en el mundo real involucran más de una característica. Aprenderá cómo manejar la regresión lineal con múltiples características.

Una línea recta no siempre describe bien los datos. Aprendamos a construir un modelo más complejo para la predicción. Para esto se utiliza la regresión polinómica.

Ahora que sabes cómo construir varios modelos de Regresión Lineal, necesitas una forma de elegir el mejor. Esto se puede lograr utilizando métricas. Esta sección explica las más utilizadas y las dificultades que puedes encontrar al emplearlas.

Desafío: Predicción de Precios Utilizando Dos Características

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Solución