Impara Visualizzazione della Regressione Lineare

Il regplot (grafico di regressione) viene utilizzato per tracciare i dati e un modello di regressione lineare adattato.

Disegna un grafico a dispersione di due variabili, x e y, e poi adatta una linea di regressione lineare (linea di miglior previsione) attraverso di esse per visualizzare la correlazione.

Parametri principali

fit_reg: questo è l'interruttore più importante;
True (predefinito): disegna la linea di regressione e l'intervallo di confidenza (l'area ombreggiata);
False: disegna solo il grafico a dispersione. Utile quando si desidera lo stile di regplot ma non si necessita del modello;
marker: cambia il simbolo dei punti dati (ad esempio, '+', 'x', 'o');
color: imposta il colore sia per i punti che per la linea.

Esempio

Ecco un grafico di regressione che mostra la forte relazione tra il totale del conto e l'importo della mancia.


              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()

Compito

Swipe to start coding

Analisi del dataset tips, visualizzando questa volta solo i punti dati grezzi utilizzando uno stile specifico.

Impostare lo stile su 'darkgrid'. Configurare i colori passando un dizionario: impostare 'figure.facecolor' su 'tan' e 'axes.facecolor' su 'cornsilk'.
Creare un regplot utilizzando il dataset tips (df):

Mappare 'total_bill' su x e 'tip' su y.
Impostare il simbolo dei punti (marker) su '+'.
Impostare il color su 'green'.
Disabilitare la linea di regressione impostando fit_reg=False.

Visualizzare il grafico.

Soluzione

Tutto è chiaro?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 1. Capitolo 21

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