Grafici di regressione e dei residui
La regressione lineare è uno strumento utile per comprendere la relazione tra variabili numeriche. Seaborn offre strumenti semplici ma potenti per esaminare queste relazioni.
In questi esercizi analizzeremo alcuni dati del Department of Education degli Stati Uniti sulle rette universitarie dei corsi quadriennali per capire se emergono spunti interessanti su quali variabili possano aiutare a prevedere i costi di iscrizione.
Per questi esercizi, tutti i dati sono caricati nella variabile df.
Questo esercizio fa parte del corso
Visualizzazione dei dati intermedia con Seaborn
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Display a regression plot for Tuition
sns.____(data=df,
y='____',
x='SAT_AVG_ALL',
marker='^',
color='g')
plt.show()
plt.clf()