Aprende Visualización de Regresión Lineal

El regplot (gráfico de regresión) se utiliza para graficar datos y ajustar un modelo de regresión lineal.

Dibuja un diagrama de dispersión de dos variables, x y y, y luego ajusta una línea de regresión lineal (línea de mejor predicción) a través de ellas para visualizar la correlación.

Parámetros clave

fit_reg: este es el interruptor más importante;
True (predeterminado): dibuja la línea de regresión y el intervalo de confianza (el área sombreada);
False: dibuja solo el diagrama de dispersión. Esto es útil cuando se desea el estilo de regplot pero no se necesita el modelo;
marker: cambia el símbolo de los puntos de datos (por ejemplo, '+', 'x', 'o');
color: establece el color tanto para los puntos como para la línea.

Ejemplo

Aquí se muestra un gráfico de regresión que evidencia la fuerte relación entre el total de la cuenta y el monto de la propina.


              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()

Tarea

Swipe to start coding

Analizar el conjunto de datos tips, pero en esta ocasión solo visualizar los puntos de datos sin procesar utilizando un estilo específico.

Establecer el estilo en 'darkgrid'. Configurar los colores pasando un diccionario: asignar 'figure.facecolor' a 'tan' y 'axes.facecolor' a 'cornsilk'.
Crear un regplot utilizando el conjunto de datos tips (df):

Asignar 'total_bill' a x y 'tip' a y.
Definir el símbolo de los puntos (marker) como '+'.
Establecer el color en 'green'.
Desactivar la línea de regresión configurando fit_reg=False.

Visualizar el gráfico.

Solución

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Sección 1. Capítulo 21

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