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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

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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()
コードを編集して実行