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予測の可視化

あなたが作成した予測用の DataFrame には、説明変数の値の列と、目的変数の値の列が含まれています。つまり、目的変数と説明変数の散布図に、同じ座標系で重ねてプロットできます。

prediction_data が利用可能です。Chapter 1 で sns.regplot() を使って作成したプロットのコードが示されています。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶstatsmodelsによる回帰入門

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演習の手順

  • 複数レイヤーを描画するための新しい図を作成します。
  • プロット用コードを拡張し、prediction_data の予測点を追加します。点の色は赤にします。
  • レイヤーを重ねたプロットを表示します。

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。

# Create a new figure, fig
fig = ____

sns.regplot(x="n_convenience",
            y="price_twd_msq",
            data=taiwan_real_estate,
            ci=None)
# Add a scatter plot layer to the regplot
sns.____(____)

# Show the layered plot
plt.____()
コードを編集して実行