Trực quan hóa nhiều biến
Khi bạn bắt đầu xem xét nhiều biến hơn, việc vẽ chúng cùng lúc sẽ ngày càng khó. Bên cạnh việc dùng các trục x và y cho hai biến số, bạn có thể dùng màu cho biến số thứ ba và dùng faceting cho các biến phân loại. Và đó gần như là giới hạn trước khi biểu đồ trở nên quá khó diễn giải. Có một số dạng biểu đồ chuyên biệt như heatmap tương quan và parallel coordinates giúp xử lý nhiều biến hơn, nhưng chúng cung cấp ít thông tin hơn về từng biến và không lý tưởng để trực quan hóa dự đoán của mô hình.
Tại đây, bạn sẽ đẩy scatter plot đến giới hạn bằng cách hiển thị đồng thời giá nhà, khoảng cách đến trạm MRT, số cửa hàng tiện lợi lân cận và tuổi nhà trong cùng một biểu đồ.
taiwan_real_estate đã được cung cấp.
Bài tập này là một phần của khóa học
Hồi quy trung cấp với statsmodels trong Python
Hướng dẫn bài tập
- Tạo một facet grid cho mỗi
house_age_yearstrongtaiwan_real_estate. - Dùng bộ dữ liệu
taiwan_real_estate, vẽ scatter plot củan_conveniencetheosqrt_dist_to_mrt_m, tô màu theoprice_twd_msq.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Prepare the grid using taiwan_real_estate, for each house age category, colored by price_twd_msq
grid = ____(data=____,
col=____,
hue=____,
palette="plasma")
# Plot the scatterplots with sqrt_dist_to_mrt_m on the x-axis and n_convenience on the y-axis
grid.map(____,
____,
____)
# Show the plot (brighter colors mean higher prices)
plt.show()