ピアソン相関
散布図からさまざまな関係性を見分ける方法は理解できましたね。ここでは、もう少し実践的に、ひとつの関係に深く踏み込みます。先ほど使用したのと同じ weather データセットを使います。
まずは複数の特徴量について seaborn のペアプロットを確認し、その後に深掘り分析を行い、最終的に相関についての結論にたどり着きます。この流れを自然に進められるようにしていきましょう。
この演習はコースの一部です
Pythonで統計面接問題を練習しよう
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。
# Generate the pair plot for the weather dataset
sns.pairplot(____)
plt.show()