Jede erklärende Variable visualisieren
Wenn du die Vorhersagen eines Modells sehen kannst, wird es leichter, sie zu verstehen. Wenn es nur eine erklärende Variable gibt, ermöglicht dir seaborn das ganz ohne manuelle Berechnungen.
Um die Beziehung zwischen einer numerischen erklärenden Variable und der numerischen Zielgröße zu visualisieren, kannst du ein Streudiagramm mit einer linearen Trendlinie zeichnen.
Um die Beziehung zwischen einer kategorialen erklärenden Variable und der numerischen Zielgröße zu visualisieren, kannst du ein Boxplot zeichnen.
taiwan_real_estate ist verfügbar.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Fortgeschrittene Regression mit statsmodels in Python</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Import matplotlib.pyplot and seaborn
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# Create a scatter plot with linear trend line of price_twd_msq vs. n_convenience
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# Show the plot
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