Регресійні та залишкові графіки
Лінійна регресія — корисний інструмент для розуміння взаємозв'язку між числовими змінними. У Seaborn є прості, але потужні засоби для дослідження таких зв'язків.
У цій вправі ми розглянемо дані Міністерства освіти США про вартість навчання в чотирирічних коледжах і спробуємо знайти цікаві висновки про те, які змінні можуть допомогти прогнозувати вартість навчання.
Для цих вправ усі дані завантажено у змінну df.
Ця вправа є частиною курсу
Середній рівень візуалізації даних із Seaborn
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Display a regression plot for Tuition
sns.____(data=df,
y='____',
x='SAT_AVG_ALL',
marker='^',
color='g')
plt.show()
plt.clf()