Apprendre Visualisation de la Régression Linéaire

Le regplot (graphique de régression) est utilisé pour tracer des données et ajuster un modèle de régression linéaire.

Il affiche un nuage de points de deux variables, x et y, puis ajuste une droite de régression linéaire (droite de meilleure prédiction) pour visualiser la corrélation.

Paramètres clés

fit_reg : paramètre principal ;
True (par défaut) : affiche la droite de régression et l’intervalle de confiance (zone ombrée) ;
False : affiche uniquement le nuage de points. Utile si vous souhaitez le style de regplot sans le modèle ;
marker : modifie le symbole des points de données (par exemple, '+', 'x', 'o') ;
color : définit la couleur des points et de la droite.

Exemple

Voici un graphique de régression illustrant la forte relation entre le montant total de la facture et le montant du pourboire.


              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()

Tâche

Swipe to start coding

Analyser le jeu de données tips, mais cette fois-ci visualiser uniquement les points de données bruts en utilisant un style spécifique.

Définir le style sur 'darkgrid'. Configurer les couleurs en passant un dictionnaire : définir 'figure.facecolor' sur 'tan' et 'axes.facecolor' sur 'cornsilk'.
Créer un regplot en utilisant le jeu de données tips (df) :

Associer 'total_bill' à x et 'tip' à y.
Définir le symbole du point (marker) sur '+'.
Définir la color sur 'green'.
Désactiver la ligne de régression en définissant fit_reg=False.

Afficher le graphique.

Solution

Tout était clair ?

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Section 1. Chapitre 21

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