説明変数ごとの可視化
モデルによる予測を視覚的に確認できると、理解がしやすくなります。説明変数が1つだけの場合、seaborn を使えば手動で計算しなくてもこれを実現できます。
数値型の説明変数と数値型の応答変数との関係を可視化するには、線形のトレンドラインを引いた散布図を描画します。
カテゴリ型の説明変数と数値型の応答変数との関係を可視化するには、箱ひげ図を描画します。
taiwan_real_estate を使用できます。
この演習はコースの一部です
statsmodels を使った中級 Regression
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。
# Import matplotlib.pyplot and seaborn
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# Create a scatter plot with linear trend line of price_twd_msq vs. n_convenience
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# Show the plot
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