Vizualizarea potrivirii modelului cu regplot()

După ce am ajustat și analizat modelul, îl putem vizualiza reprezentând grafic punctele de observație și regresia logistică ajustată.

Cu ajutorul graficului, poți înțelege vizual relația dintre variabila explicativă și răspuns, pentru intervalul de valori al variabilei explicative.

Putem folosi funcția regplot() din modulul seaborn în acest scop. Funcția regplot() acceptă argumentul logistic, care îți permite să specifici dacă dorești să estimezi modelul de regresie logistică pentru datele date, folosind valorile True sau False. Aceasta va genera și graficul potrivirii.

Aminteşte-ți că modelul ajustat anterior este:
$$ \log\bigg(\frac{y}{1-y}\bigg) = -0.3055 + 0.3791*\text{arsenic} $$

Setul de date wells este deja încărcat în spațiul tău de lucru.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele Liniare Generalizate în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosind datele wells, trasează arsenic pe axa x și switch pe axa y.
Aplică y_jitter de 0.03 pentru a dispersa valorile răspunsului și a facilita vizualizarea.
Folosește True pentru argumentul logistic, astfel încât graficul să suprapună funcția logistică peste datele date, și setează argumentul intervalelor de încredere ci la None — acest lucru nu va afișa intervalul de încredere, dar va accelera calculul.
Afișează graficul folosind plt.show().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Plot arsenic and switch and add overlay with the logistic fit
sns.regplot(x = ____, y = ____, 
            y_jitter = ____,
            data = ____, 
            logistic = ____,
            ci = ____)

# Display the plot
____

Editează și rulează codul