Графики регрессии и остатков
Линейная регрессия — полезный инструмент для изучения взаимосвязей между числовыми переменными. В Seaborn есть простые, но мощные средства для анализа таких зависимостей.
В этих упражнениях мы рассмотрим данные Министерства образования США о стоимости обучения в четырёхлетних колледжах и попробуем найти интересные закономерности: какие переменные могут помочь предсказать размер платы за обучение.
Во всех упражнениях данные загружены в переменную df.
Это упражнение является частью курса
Средний уровень визуализации данных с Seaborn
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Display a regression plot for Tuition
sns.____(data=df,
y='____',
x='SAT_AVG_ALL',
marker='^',
color='g')
plt.show()
plt.clf()