Visualizando três variáveis numéricas
Também existem algumas alternativas "planas" aos gráficos 3D que facilitam a interpretação, embora exijam um pouco de raciocínio para serem construídas. Uma boa abordagem é colocar as duas variáveis explicativas numéricas nos eixos x e y de um gráfico de dispersão e colorir os pontos de acordo com a variável de resposta.
taiwan_real_estate está disponível.
Este exercicio faz parte do curso
Regressão Intermediária com statsmodels em Python
Instruções do exercicio
- Calcule a raiz quadrada da distância até a estação de MRT mais próxima como
sqrt_dist_to_mrt_m. - Com o conjunto de dados
taiwan_real_estate, desenhe um gráfico de dispersão desqrt_dist_to_mrt_mversus o número de lojas de conveniência próximas, colorido pelo preço da casa.
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# Transform dist_to_mrt_m to sqrt_dist_to_mrt_m
taiwan_real_estate["sqrt_dist_to_mrt_m"] = ____
# Draw a scatter plot of sqrt_dist_to_mrt_m vs. n_convenience colored by price_twd_msq
____
# Show the plot
plt.show()