1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Узагальнені лінійні моделі в Python
Connected

Вправа

Візуалізація припасування моделі за допомогою regplot()

Після того як ви припасували й проаналізували модель, її можна візуалізувати, побудувавши точки спостережень і лінію логістичної регресії.

За допомогою графіка ви зможете візуально оцінити зв'язок між пояснювальною змінною та відгуком у діапазоні значень пояснювальної змінної.

Для цього можна скористатися функцією regplot() з модуля seaborn. Функція regplot() має аргумент logistic, який дає змогу вказати, чи потрібно оцінювати логістичну регресію для заданих даних, установивши значення True або False. Вона також побудує графік припасування.

Згадайте модель, яку ви припасували раніше:
$$ \log\bigg(\frac{y}{1-y}\bigg) = -0.3055 + 0.3791*\text{arsenic} $$

Набір даних wells уже завантажено у ваш робочий простір.

Інструкції

100 XP
  • Використайте дані wells, щоб відобразити arsenic по осі x і switch по осі y.
  • Застосуйте y_jitter зі значенням 0.03, щоб трохи розсіяти значення відгуку для зручнішої візуалізації.
  • Для аргументу logistic встановіть True, щоб накласти логістичну функцію на дані, і встановіть аргумент довірчих інтервалів ci у None, щоб не показувати довірчий інтервал і пришвидшити обчислення.
  • Відобразьте графік за допомогою plt.show().