Graphiques de régression et des résidus
La régression linéaire est un outil utile pour comprendre la relation entre des variables numériques. Seaborn offre des outils simples mais puissants pour examiner ces relations.
Dans ces exercices, nous allons consulter des données du département de l'Éducation des États-Unis sur les frais de scolarité des collèges de 4 ans et voir s'il existe des pistes intéressantes pour savoir quelles variables pourraient aider à prédire les coûts de scolarité.
Pour ces exercices, toutes les données sont chargées dans la variable df.
Cette activité fait partie du cours
Visualisation de données intermédiaire avec Seaborn
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Display a regression plot for Tuition
sns.____(data=df,
y='____',
x='SAT_AVG_ALL',
marker='^',
color='g')
plt.show()
plt.clf()