1. Обучение
    2. /
  2. Курса
    3. /
  3. Обобщённые линейные модели в Python
Connected

Упражнение

Визуализация данных и подгонка линейной модели

В предыдущих упражнениях вы практиковались в подгонке и интерпретации модели Пуассона. В этом упражнении вы визуально проанализируете данные crab, а затем — качество подгонки модели.

Сначала вы построите линейную подгонку к данным, чтобы затем сравнить её с предсказанными значениями регрессии Пуассона.

Инструкции

100 XP
  • Импортируйте библиотеки seaborn и matplotlib.
  • Используя набор данных crab, постройте точечный график: переменная width на оси x, переменная sat на оси y, с джиттером 0.3 для переменной sat.
  • Добавьте подгонку линейной модели, установив аргумент fit_reg в значение True.
  • Задайте 'color' линии подгонки как 'green', а 'label' — как 'LM fit'.