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Predictions को विज़ुअलाइज़ करना

जिस prediction DataFrame को आपने बनाया है, उसमें explanatory वैरिएबल के मानों का एक कॉलम और response वैरिएबल के मानों का एक कॉलम है. यानी आप उसे response बनाम explanatory डेटा मानों वाले उसी scatter plot पर प्लॉट कर सकते हैं.

prediction_data उपलब्ध है. Chapter 1 में sns.regplot() का उपयोग करके जो प्लॉट आपने बनाया था, उसका कोड दिया गया है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में statsmodels के साथ Regression परिचय

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • कई लेयर्स प्लॉट करने के लिए एक नया फ़िगर बनाएँ.
  • plotting कोड को बढ़ाएँ और prediction_data में दी गई predictions के पॉइंट्स जोड़ें. पॉइंट्स को लाल रंग दें.
  • लेयर्ड प्लॉट को दिखाएँ.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Create a new figure, fig
fig = ____

sns.regplot(x="n_convenience",
            y="price_twd_msq",
            data=taiwan_real_estate,
            ci=None)
# Add a scatter plot layer to the regplot
sns.____(____)

# Show the layered plot
plt.____()
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