Visualiser deux variables explicatives numériques
Le code pour visualiser deux variables explicatives numériques est le même que celui déjà vu : créez une couche avec les points de données réelles, puis ajoutez une couche avec les points de prédiction pour voir comment ils s’alignent. Lorsqu’il y a deux variables explicatives numériques, la couche de points de prédiction forme une grille.
taiwan_real_estate et prediction_data sont disponibles avec la variable transformée par racine carrée sqrt_dist_to_mrt_m.
Cet exercice fait partie du cours
Régression intermédiaire avec statsmodels en Python
Instructions
- En utilisant
taiwan_real_estate, créez un nuage de points desqrt_dist_to_mrt_men fonction den_convenience, coloré selonprice_twd_msq. - Créez un second nuage de points à partir de
prediction_data, sans légende, et avecmarkerdéfini à"s"(pour des carrés).
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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()