Корреляция Пирсона
Вы уже умеете определять различные виды зависимостей по диаграммам рассеяния — теперь рассмотрим один из них подробнее на практике. Мы по-прежнему будем работать с той же версией набора данных weather.
Сначала вы изучите парный график seaborn для нескольких признаков, затем проведёте более детальный анализ и сформулируете вывод о корреляции. Этот процесс должен быть для вас вполне привычным.
Это упражнение является частью курса
Практика статистических вопросов для собеседований на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Generate the pair plot for the weather dataset
sns.pairplot(____)
plt.show()