Gráficos de regresión

Visualización de datos intermedia con Seaborn

Chris Moffitt

Instructor

Conjunto de datos de bicicletas

  • Datos agregados de alquiler de bicis en Washington D. C.
  • Incluye:
    • Cantidad de alquileres
    • Información meteorológica
    • Información de calendario
  • ¿Podemos predecir la cantidad de alquileres?
Visualización de datos intermedia con Seaborn

Trazar con regplot()

sns.regplot(data=df, x='temp', 
            y='total_rentals', marker='+')

Gráfico de regresión

Visualización de datos intermedia con Seaborn

Evaluar la regresión con residplot()

  • Un gráfico de residuales ayuda a evaluar el ajuste de un modelo
  • Seaborn lo soporta con la función residplot 
sns.residplot(data=df, x='temp', y='total_rentals')

Gráfico de residuales

Visualización de datos intermedia con Seaborn

Regresión polinómica

  • Seaborn admite regresión polinómica con el parámetro order 
sns.regplot(data=df, x='temp', 
            y='total_rentals', order=2)

Gráfico de regresión

Visualización de datos intermedia con Seaborn

residplot con regresión polinómica

sns.residplot(data=df, x='temp', 
              y='total_rentals', order=2)

Gráfico de residuales

Visualización de datos intermedia con Seaborn

Valores categóricos

sns.regplot(data=df, x='mnth', y='total_rentals',
            x_jitter=.1, order=2)

Gráfico de residuales

Visualización de datos intermedia con Seaborn

Estimadores

  • En algunos casos, x_estimator ayuda a resaltar tendencias 
sns.regplot(data=df, x='mnth', y='total_rentals',
            x_estimator=np.mean, order=2)

Gráfico de residuales

Visualización de datos intermedia con Seaborn

Agrupar en intervalos (binning)

  • x_bins permite dividir los datos en intervalos discretos
  • La recta de regresión sigue ajustándose con todos los datos 
sns.regplot(data=df,x='temp',y='total_rentals',
            x_bins=4)

Gráfico de residuales

Visualización de datos intermedia con Seaborn

¡Vamos a practicar!

Visualización de datos intermedia con Seaborn

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