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演習

相関の可視化

相関は因果関係を意味しませんが、2つの変数がどの程度、どの方向に関連しているかを数値化します。これは、リソース不足やデータ／ユーザーベースの制約でA/Bテストが実施できない場合に特に有用です。

admissions データセットは読み込まれており、GREスコア、TOEFLスコア、SOP（志望動機書）、LOR（推薦状）、CGPA、合格可能性などの情報が含まれています。これらの属性の一部の関係性を調べ、変数の変化に応じて合格可能性がどのように変わるかを確認します。

指示1 / 3

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  • 1
    • Seaborn ライブラリをインポートし、エイリアスを sns にします。
    • Serial No.、TOEFL Score、SOP、Chance of Admit の各変数について、その順番で散布図のグリッドを使って関係性を可視的に確認します。
  • 2
    • Serial No.、TOEFL Score、SOP、Chance of Admit の各変数について、その順番で Pearson の相関係数を用いて、関係の強さと方向を確認します。
  • 3
    • Pearson の相関係数を、数値を注記したヒートマップで可視化します。