Wizualizacja każdej zmiennej objaśniającej
Możliwość zobaczenia prognoz modelu ułatwia jego zrozumienie. Gdy mamy tylko jedną zmienną objaśniającą, seaborn pozwala to zrobić bez żadnych ręcznych obliczeń.
Aby zwizualizować zależność między numeryczną zmienną objaśniającą a numeryczną zmienną odpowiedzi, możesz narysować wykres punktowy z liniowym trendem.
Aby zwizualizować zależność między kategoryczną zmienną objaśniającą a numeryczną zmienną odpowiedzi, możesz narysować wykres pudełkowy.
Zbiór danych taiwan_real_estate jest dostępny.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Regresja średnio zaawansowana ze statsmodels w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Import matplotlib.pyplot and seaborn
____
____
# Create a scatter plot with linear trend line of price_twd_msq vs. n_convenience
____
# Show the plot
____