Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Aprenda Desafio 4: Gráficos de Regressão | Seaborn
Desafio de Entrevista em Ciência de Dados

Deslize para mostrar o menu

book
Desafio 4: Gráficos de Regressão

Explorar o grau e a natureza da relação entre variáveis é fundamental na ciência de dados. Uma maneira eficiente de discernir essa relação, especialmente ao prever o comportamento de uma variável com base em outra, é por meio dos plots de regressão. Seaborn se destaca com sua extensa API, equipando os usuários com ferramentas intuitivas para visualizar linhas de regressão e a dispersão dos dados ao redor delas.

Os plots de regressão no Seaborn são projetados para:

  • Analisar as relações lineares entre duas variáveis numéricas.

  • Projetar resultados potenciais com base na análise de regressão.

  • Destacar a dispersão ou desvio dos pontos de dados da linha de regressão.

Ao aproveitar o poder dos plots de regressão do Seaborn, os praticantes podem entender as relações lineares, avaliar a qualidade do ajuste e fazer previsões informadas.

Tarefa

Swipe to start coding

Usando Seaborn, destaque a relação linear em um conjunto de dados:

  1. Plote uma linha de regressão para ver como duas variáveis se relacionam linearmente.
  2. Diferencie a dispersão dos dados e a linha de regressão com base em uma variável categórica.

Solução

Switch to desktopMude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo
Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 5. Capítulo 4

Pergunte à IA

expand
ChatGPT

Pergunte o que quiser ou experimente uma das perguntas sugeridas para iniciar nosso bate-papo

book
Desafio 4: Gráficos de Regressão

Explorar o grau e a natureza da relação entre variáveis é fundamental na ciência de dados. Uma maneira eficiente de discernir essa relação, especialmente ao prever o comportamento de uma variável com base em outra, é por meio dos plots de regressão. Seaborn se destaca com sua extensa API, equipando os usuários com ferramentas intuitivas para visualizar linhas de regressão e a dispersão dos dados ao redor delas.

Os plots de regressão no Seaborn são projetados para:

  • Analisar as relações lineares entre duas variáveis numéricas.

  • Projetar resultados potenciais com base na análise de regressão.

  • Destacar a dispersão ou desvio dos pontos de dados da linha de regressão.

Ao aproveitar o poder dos plots de regressão do Seaborn, os praticantes podem entender as relações lineares, avaliar a qualidade do ajuste e fazer previsões informadas.

Tarefa

Swipe to start coding

Usando Seaborn, destaque a relação linear em um conjunto de dados:

  1. Plote uma linha de regressão para ver como duas variáveis se relacionam linearmente.
  2. Diferencie a dispersão dos dados e a linha de regressão com base em uma variável categórica.

Solução

Switch to desktopMude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo
Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 5. Capítulo 4
Switch to desktopMude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo
Sentimos muito que algo saiu errado. O que aconteceu?
some-alt