Lernen Visualisierung der Linearen Regression

Das regplot (Regressionsdiagramm) wird verwendet, um Daten und ein lineares Regressionsmodell darzustellen.

Es erstellt ein Streudiagramm von zwei Variablen, x und y, und passt anschließend eine lineare Regressionslinie (beste Vorhersagelinie) durch die Daten, um die Korrelation zu visualisieren.

Wichtige Parameter

fit_reg: dies ist der wichtigste Schalter;
True (Standard): zeichnet die Regressionslinie und das Konfidenzintervall (den schattierten Bereich);
False: zeichnet nur das Streudiagramm. Dies ist nützlich, wenn das Styling von regplot gewünscht ist, aber kein Modell benötigt wird;
marker: ändert das Symbol der Datenpunkte (z. B. '+', 'x', 'o');
color: legt die Farbe sowohl für die Punkte als auch für die Linie fest.

Beispiel

Hier ist ein Regressionsdiagramm, das die starke Beziehung zwischen Gesamtrechnung und Trinkgeldbetrag zeigt.


              1234567891011121314151617
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Load dataset
df = sns.load_dataset('tips')

# Create a regression plot
sns.regplot(
    data=df,
    x='total_bill',
    y='tip',
    color='b',       # Blue color
    marker='x',      # Use 'x' as marker
    fit_reg=True     # Show the line
)

plt.show()

Aufgabe

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Analysiere den Datensatz "tips", visualisiere diesmal jedoch nur die Rohdatenpunkte mit spezifischem Styling.

Setze den Stil auf 'darkgrid'. Konfiguriere die Farben, indem du ein Dictionary übergibst: Setze 'figure.facecolor' auf 'tan' und 'axes.facecolor' auf 'cornsilk'.
Erstelle ein regplot mit dem tips-Datensatz (df):
- Ordne 'total_bill' der x-Achse und 'tip' der y-Achse zu.

Setze das Punktsymbol (marker) auf '+'.
Setze die color auf 'green'.
Deaktiviere die Regressionslinie, indem du fit_reg=False setzt.

Darstellung der Grafik.

Lösung

War alles klar?

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Abschnitt 1. Kapitel 21

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