Üç sayısal değişkeni görselleştirme
3B grafiklere alternatif, yorumlaması daha kolay bazı "düz" görselleştirmeler de var; ancak bunları oluşturmak için biraz düşünmek gerekiyor. İyi bir yaklaşım, iki sayısal açıklayıcı değişkeni saçılım grafiğinin x ve y eksenlerine yerleştirip, noktaları yanıt değişkenine göre renklendirmektir.
taiwan_real_estate hazır.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile statsmodels'da Orta Düzey Regresyon
Egzersiz talimatları
- En yakın MRT durağına olan mesafenin karekökünü
sqrt_dist_to_mrt_molarak hesapla. taiwan_real_estateveri kümesiyle, ev fiyatına göre renklendirilmiş şekildesqrt_dist_to_mrt_mile yakınlardaki market sayısı arasındaki saçılım grafiğini çiz.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Transform dist_to_mrt_m to sqrt_dist_to_mrt_m
taiwan_real_estate["sqrt_dist_to_mrt_m"] = ____
# Draw a scatter plot of sqrt_dist_to_mrt_m vs. n_convenience colored by price_twd_msq
____
# Show the plot
plt.show()