Visualiser plusieurs variables
Quand vous commencez à tenir compte de plus de variables, les représenter toutes en même temps devient de plus en plus difficile. En plus d'utiliser les axes x et y pour deux variables numériques, vous pouvez utiliser la couleur pour une troisième variable numérique, et le découpage en facettes pour des variables catégorielles. Et c'est à peu près la limite avant que les graphiques deviennent trop difficiles à interpréter. Il existe certains types de graphiques spécialisés, comme les cartes de chaleur de corrélation et les graphiques à coordonnées parallèles, qui gèrent plus de variables, mais ils donnent beaucoup moins d'information sur chacune et ne sont pas idéaux pour visualiser les prédictions d'un modèle.
Ici, vous repousserez les limites du nuage de points en affichant ensemble le prix de la maison, la distance à la station de MRT, le nombre de dépanneurs à proximité et l'âge de la maison, le tout dans un seul graphique.
taiwan_real_estate est disponible; ggplot2 est chargé.
Cette activité fait partie du cours
Régression intermédiaire en R
Instructions de l’exercice
- À partir du jeu de données
taiwan_real_estate, tracez un nuage de points den_convenienceen fonction de la racine carrée dedist_to_mrt_m, coloré selonprice_twd_msq. - Utilisez l'échelle de couleurs continue viridis « plasma ».
- Découpez le graphique en facettes, regroupées par
house_age_years.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Using taiwan_real_estate, no. of conv. stores vs. sqrt of dist. to MRT, colored by plot house price
___ +
# Make it a scatter plot
___ +
# Use the continuous viridis plasma color scale
___ +
# Facet, wrapped by house age
___