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  3. Pythonで学ぶ一般化線形モデル
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演習

regplot() でモデル当てはまりを可視化する

モデルを当てはめて分析したら、観測点と適合したロジスティック回帰をあわせてプロットし、可視化できます。

このプロットを使うと、説明変数の取りうる範囲にわたって、説明変数と応答の関係を直感的に理解できます。

これには seaborn モジュールの regplot() 関数が使えます。regplot() には logistic という引数があり、与えられたデータに対してロジスティック回帰モデルを推定するかどうかを True または False で指定できます。これにより適合曲線のプロットも作成されます。

先ほど当てはめたモデルを思い出してください：
$$ \log\bigg(\frac{y}{1-y}\bigg) = -0.3055 + 0.3791*\text{arsenic} $$

データセット wells はすでにワークスペースに読み込まれています。

指示

100 XP
  • データ wells を使い、x 軸に arsenic、y 軸に switch をプロットします。
  • 応答の値が見やすくなるよう、y_jitter を 0.03 に設定してばらつかせます。
  • 与えられたデータにロジスティック関数を重ねて描画するため、引数 logistic には True を指定し、信頼区間の表示をしないで計算を高速化するために、引数 ci は None に設定します。
  • plt.show() を使ってプロットを表示します。