Zwei numerische erklärende Variablen visualisieren
Der Code zum Visualisieren von zwei numerischen erklärenden Variablen ist derselbe wie zuvor: Erstelle eine Ebene mit den tatsächlichen Datenpunkten und füge eine Ebene mit den Vorhersagepunkten hinzu, um zu sehen, wie gut sie übereinstimmen. Bei zwei numerischen erklärenden Variablen sieht die Ebene der Vorhersagepunkte wie ein Gitter aus.
taiwan_real_estate und prediction_data sind verfügbar; die Variable sqrt_dist_to_mrt_m ist dabei wurzeltransformiert.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Fortgeschrittene Regression mit statsmodels in Python</Kurs>Übungsanweisungen
- Erstelle mit
taiwan_real_estateein Streudiagramm vonsqrt_dist_to_mrt_mgegenn_convenience, eingefärbt nachprice_twd_msq. - Erstelle ein zusätzliches Streudiagramm von
prediction_dataohne Legende und mitmarkerauf"s"(für Quadrate) gesetzt.
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Create scatter plot of taiwan_real_estate
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# Create scatter plot of prediction_data without legend
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# Show the plot
plt.show()