1. Aprende
    2. /
  2. Cursos
    3. /
  3. Опрацювання ознак у PySpark
Connected

Ejercicio

Використання візуалізацій: lmplot

Побудова графіків лінійної моделі допомагає побачити, чи мають змінні зв'язок із залежною змінною. Якщо так — їх варто розглянути для включення в аналіз. Якщо ні, це не означає, що їх слід відкинути. Можливо, їх потрібно попередньо обробити або підготувати, перш ніж вони стануть корисними.

seaborn доступний у вашому робочому середовищі зі звичним псевдонімом sns.

Instrucciones

100 XP
  • Використовуючи завантажений набір даних df, відфільтруйте його до стовпців 'SALESCLOSEPRICE' і 'LIVINGAREA' за допомогою select().
  • Візьміть вибірку 50% датафрейму за допомогою sample(), без повернення вибраних рядків (без заміни) і з фіксацією випадкового зерна 42.
  • Перетворіть датафрейм Spark на pandas.DataFrame() за допомогою toPandas().
  • Використовуючи 'SALESCLOSEPRICE' як залежну змінну, а 'LIVINGAREA' — як незалежну, побудуйте графік лінійної моделі за допомогою seaborn lmplot().