Vizualizarea datelor și a modelului liniar ajustat

În exercițiile anterioare ai exersat cum să ajustezi și să interpretezi modelul de regresie Poisson. În acest exercițiu vei analiza vizual datele crab și apoi modelul ajustat.

În primul rând, vei reprezenta grafic un fit liniar al datelor, pe care îl vei folosi ulterior pentru a-l compara cu valorile ajustate de regresia Poisson.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele Liniare Generalizate în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Importă bibliotecile seaborn și matplotlib.
Folosind setul de date crab, reprezintă grafic punctele de date cu width pe axa x și sat pe axa y, cu un jitter de 0.3 pentru variabila sat.
Adaugă un fit al modelului liniar setând argumentul fit_reg la True.
Setează 'color' al liniei de fit la 'green' și 'label' la 'LM fit'.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import libraries
import ____ as sns
import ____.pyplot as plt

# Plot the data points and linear model fit
sns.regplot(____, ____, data = ____,
            y_jitter = ____,
            fit_reg = ____,
            line_kws = {'color':____, 
                        'label':____})

# Print plot
plt.show()

Editează și rulează codul