회귀 플롯
Seaborn으로 배우는 중급 데이터 시각화
Chris Moffitt
Instructor
regplot()으로 시각화하기
sns.regplot(data=df, x='temp',
y='total_rentals', marker='+')
residplot()으로 회귀 평가하기
- 잔차 플롯은 모델 적합도를 평가하는 데 유용합니다
- Seaborn의
residplot함수로 지원됩니다
sns.residplot(data=df, x='temp', y='total_rentals')
다항 회귀
- Seaborn은
order매개변수를 통해 다항 회귀를 지원합니다
sns.regplot(data=df, x='temp',
y='total_rentals', order=2)
다항 회귀와 residplot
sns.residplot(data=df, x='temp',
y='total_rentals', order=2)
범주형 값
sns.regplot(data=df, x='mnth', y='total_rentals',
x_jitter=.1, order=2)
추정기
- 추세를 강조하려면
x_estimator를 활용할 수 있습니다
sns.regplot(data=df, x='mnth', y='total_rentals',
x_estimator=np.mean, order=2)
데이터 구간 분할
x_bins를 사용하여 데이터를 이산 구간으로 분할할 수 있습니다- 회귀선은 전체 데이터를 기반으로 적합됩니다
sns.regplot(data=df,x='temp',y='total_rentals',
x_bins=4)
