相關性視覺化
雖然相關性不代表因果關係，但它能量化兩個變數之間關聯的強度與方向。當因資源不足或資料／使用者量有限，無法進行 A/B 測試時，這特別實用。
已為你載入 admissions 資料集，包含多項資訊，例如 GRE 分數、TOEFL 分數、SOP（讀書計畫）、LOR（推薦信）、CGPA，以及錄取機率。你將檢視其中部分屬性的關係，並觀察當這些變數改變時，錄取機率如何跟著變動。
本練習屬於課程
Python 的 A/B 測試
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Import seaborn for visualization
import ____ as ____
# Visualize the variables in a pairplot
____.____(admissions[['____', '____', '____', '____']])
plt.show()