回帰プロットと残差プロット
線形回帰は、数値変数間の関係を理解するうえで役立つ手法です。Seaborn には、こうした関係を視覚的に分析するためのシンプルで強力なツールが用意されています。
この演習では、米国教育省が提供する4年制大学の学費データを使い、学費を予測するうえで有益な変数がないかを探っていきましょう。
すべてのデータは変数 df に読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Seaborn による中級データ可視化
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Display a regression plot for Tuition
sns.____(data=df,
y='____',
x='SAT_AVG_ALL',
marker='^',
color='g')
plt.show()
plt.clf()