Візуалізація багатьох змінних

Коли ви починаєте розглядати більше змінних, стає дедалі складніше показати їх усі одночасно. Окрім використання осей x та y для двох числових змінних, ви можете використати колір для третьої числової змінної, а для категоріальних змінних — фасетування. І це майже межа, після якої графіки стають надто складними для інтерпретації. Існують спеціалізовані типи графіків, як-от теплові карти кореляцій і графіки паралельних координат, які можуть охопити більше змінних, але вони дають значно менше інформації про кожну змінну і не надто добре підходять для візуалізації прогнозів моделей.

Тут ви розширите можливості точкового графіка, показавши на одному рисунку ціну житла, відстань до станції MRT, кількість найближчих магазинів «біля дому» та вік будинку — все разом.

taiwan_real_estate доступний; ggplot2 завантажено.

Ця вправа є частиною курсу

Середній рівень Regression у R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Використовуючи набір даних taiwan_real_estate, побудуйте точковий графік n_convenience проти квадратного кореня з dist_to_mrt_m, зафарбований за price_twd_msq.
Використайте неперервну кольорову шкалу viridis plasma.
Зробіть фасетування графіка з обгортанням за house_age_years.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Using taiwan_real_estate, no. of conv. stores vs. sqrt of dist. to MRT, colored by plot house price
___ +
  # Make it a scatter plot
  ___ +
  # Use the continuous viridis plasma color scale
  ___ +
  # Facet, wrapped by house age
  ___

Редагувати та запускати код