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Visualiser deux variables explicatives numériques

Le code pour visualiser deux variables explicatives numériques est le même que celui que vous avez déjà vu : créez une couche de points pour les données réelles, puis ajoutez une couche pour les points de prédiction afin de voir leur concordance. Avec deux variables explicatives numériques, la couche des points de prédiction prendra la forme d'une grille.

taiwan_real_estate et prediction_data sont disponibles avec la variable transformée par racine carrée sqrt_dist_to_mrt_m.

Cette activité fait partie du cours

Régression intermédiaire avec statsmodels en Python

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Instructions de l’exercice

  • Avec taiwan_real_estate, créez un nuage de points de sqrt_dist_to_mrt_m en fonction de n_convenience, coloré selon price_twd_msq.
  • Créez un deuxième nuage de points à partir de prediction_data, sans légende, et avec marker défini à "s" (pour des carrés).

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Create scatter plot of taiwan_real_estate
____

# Create scatter plot of prediction_data without legend
____

# Show the plot
plt.show()
Modifier et exécuter le code