1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Середній рівень регресії зі statsmodels у Python
Connected

Вправа

Візуалізація багатьох змінних

Коли ви починаєте розглядати більше змінних, показувати їх усі одночасно стає дедалі складніше. Окрім використання шкал x і y для двох числових змінних, ви можете застосувати колір для третьої числової змінної, а для категоріальних змінних — фасетування. І це майже межа, за якою графіки стають надто важкими для інтерпретації. Існують спеціалізовані типи графіків, як-от теплові карти кореляцій та графіки паралельних координат, що дозволяють працювати з більшою кількістю змінних, але вони надають значно менше інформації про кожну змінну й не надто підходять для візуалізації передбачень моделей.

Тут ви розширите можливості діаграми розсіювання, показавши ціну будинку, відстань до станції MRT, кількість крамниць «біля дому» поблизу та вік будинку — усе разом на одному графіку.

taiwan_real_estate доступний.

Інструкції

100 XP
  • Створіть фасетовану ґратку для кожного значення house_age_years у taiwan_real_estate.
  • Використовуючи набір даних taiwan_real_estate, намалюйте діаграму розсіювання n_convenience проти sqrt_dist_to_mrt_m, зафарбувавши точки за price_twd_msq.