Korelasyon görselleştirme
Korelasyonlar nedenselliği kanıtlamasa da, iki değişkenin birbirleriyle olan ilişkinin gücünü ve yönünü niceliksel olarak ifade eder. Bu, kaynak eksikliği veya sınırlı veri/kullanıcı tabanı nedeniyle A/B testlerinin mümkün olmadığı durumlarda özellikle faydalıdır.
admissions veri kümesi senin için yüklendi ve GRE puanı, TOEFL puanı, SOP (Niyet Mektubu), LOR (Referans Mektubu), CGPA ve kabul olasılığı gibi çeşitli bilgiler içeriyor. Bu özniteliklerden bazıları arasındaki ilişkiyi ve bu değişkenler değiştikçe kabul olasılığının nasıl değiştiğini inceleyeceksin.
Bu egzersiz
Python ile A/B Testi
kursunun bir parçasıdırUygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Import seaborn for visualization
import ____ as ____
# Visualize the variables in a pairplot
____.____(admissions[['____', '____', '____', '____']])
plt.show()