Regressions- und Residuenplots
Lineare Regression ist ein nützliches Werkzeug, um die Beziehung zwischen numerischen Variablen zu verstehen. Seaborn bietet einfache, aber leistungsfähige Tools, um diese Beziehungen zu untersuchen.
In diesen Übungen schauen wir uns Daten des US Department of Education zu Studiengebühren an vierjährigen Hochschulen an und prüfen, ob es interessante Hinweise darauf gibt, welche Variablen die Gebühren vorhersagen könnten.
Für diese Übungen sind alle Daten in der Variablen df geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Fortgeschrittene Datenvisualisierung mit Seaborn</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Display a regression plot for Tuition
sns.____(data=df,
y='____',
x='SAT_AVG_ALL',
marker='^',
color='g')
plt.show()
plt.clf()