regplot() kullanarak model uyumunu görselleştir

Modeli uydurup analiz ettikten sonra, gözlem noktalarını ve uydurulan lojistik regresyonu çizerek görselleştirebiliriz.

Bu grafiği kullanarak, açıklayıcı değişkenin değer aralığı boyunca açıklayıcı değişken ile yanıt arasındaki ilişkiyi görsel olarak kavrayabilirsin.

Bunun için seaborn modülündeki regplot() fonksiyonunu kullanabiliriz. regplot() fonksiyonu logistic adlı bir argüman alır; bu argüman, verilen veriler için lojistik regresyon modeli tahmin etmek isteyip istemediğini True veya False değerleriyle belirtmene olanak tanır. Bu, aynı zamanda uyumun grafiğini de üretir.

Daha önce uydurduğun modeli anımsa:
$$ \log\bigg(\frac{y}{1-y}\bigg) = -0.3055 + 0.3791*\text{arsenic} $$

wells veri kümesi çalışma alanına zaten yüklendi.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

wells verisini kullanarak x ekseninde arsenic, y ekseninde switch olacak şekilde çiz.
Görselleştirmeyi kolaylaştırmak için yanıt değerlerini biraz dağıtmak üzere y_jitter'ı 0.03 olarak uygula.
Verilen verilerin üzerine lojistik fonksiyonu bindirmek için logistic argümanına True kullan ve güven aralığı gösterimini kapatıp hesaplamayı hızlandırmak için ci argümanını None olarak ayarla.
Grafiği plt.show() kullanarak göster.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Plot arsenic and switch and add overlay with the logistic fit
sns.regplot(x = ____, y = ____, 
            y_jitter = ____,
            data = ____, 
            logistic = ____,
            ci = ____)

# Display the plot
____

Kodu Düzenle ve Çalıştır