Trực quan hóa tương quan
Mặc dù tương quan không đồng nghĩa với quan hệ nhân quả, chúng cho biết độ mạnh và chiều hướng liên kết giữa hai biến. Điều này đặc biệt hữu ích khi không thể chạy A/B test do thiếu nguồn lực hoặc dữ liệu/tệp người dùng hạn chế.
Bộ dữ liệu admissions đã được nạp sẵn, bao gồm các thông tin như điểm GRE, điểm TOEFL, SOP (Statement of Purpose), LOR (Letter of Recommendation), CGPA và xác suất trúng tuyển. Bạn sẽ xem xét mối quan hệ giữa một số thuộc tính này và cách xác suất trúng tuyển thay đổi khi các biến này thay đổi.
Bài tập này là một phần của khóa học
A/B Testing bằng Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Import seaborn for visualization
import ____ as ____
# Visualize the variables in a pairplot
____.____(admissions[['____', '____', '____', '____']])
plt.show()