Trực quan hóa độ khớp mô hình

Giới thiệu về Hồi quy với statsmodels trong Python

Maarten Van den Broeck

Content Developer at DataCamp

Thuộc tính phần dư của mô hình tốt

  • Phần dư phân phối chuẩn
  • Trung bình phần dư bằng 0
Giới thiệu về Hồi quy với statsmodels trong Python

Lại là cá tráp và cá rô

Cá tráp: mô hình “tốt”

mdl_bream = ols("mass_g ~ length_cm", data=bream).fit()

Biểu đồ phân tán khối lượng cá tráp theo chiều dài, với đường xu hướng, đã được hiển thị trước đó.

Cá rô: mô hình “xấu”

mdl_perch = ols("mass_g ~ length_cm", data=perch).fit()

Biểu đồ phân tán khối lượng cá rô theo chiều dài, với đường xu hướng, đã được hiển thị trước đó.

Giới thiệu về Hồi quy với statsmodels trong Python

Phần dư so với giá trị khớp

Cá tráp

Biểu đồ phân tán phần dư của mô hình cá tráp so với giá trị khớp, với đường xu hướng LOWESS. Đường xu hướng nằm gần trục x.

Cá rô

Biểu đồ phân tán phần dư của mô hình cá rô so với giá trị khớp, với đường xu hướng LOWESS. Đường xu hướng tạo hình chữ V.

Giới thiệu về Hồi quy với statsmodels trong Python

Biểu đồ Q-Q

Cá tráp

Biểu đồ Q-Q phần dư chuẩn hóa của mô hình cá tráp so với phân vị lý thuyết. Các điểm bám sát đường y=x, trừ hai ngoại lệ.

Cá rô

Biểu đồ Q-Q phần dư chuẩn hóa của mô hình cá rô so với phân vị lý thuyết. Các điểm không bám sát đường y=x, đặc biệt ở phía bên phải đồ thị.

Giới thiệu về Hồi quy với statsmodels trong Python

Biểu đồ scale-location

Cá tráp

Biểu đồ phân tán phần dư chuẩn hóa căn bậc hai của mô hình cá tráp so với giá trị khớp, với đường xu hướng LOWESS. Đường xu hướng hơi tăng khi giá trị khớp tăng.

Cá rô

Biểu đồ phân tán phần dư chuẩn hóa căn bậc hai của mô hình cá rô so với giá trị khớp, với đường xu hướng LOWESS. Đường xu hướng lên xuống nhiều lần khi giá trị khớp tăng.

Giới thiệu về Hồi quy với statsmodels trong Python

residplot()

sns.residplot(x="length_cm", y="mass_g", data=bream, lowess=True)
plt.xlabel("Fitted values")
plt.ylabel("Residuals")

Biểu đồ phân tán phần dư của mô hình cá tráp so với giá trị khớp, với đường xu hướng LOWESS. Đường xu hướng nằm gần trục x.

Giới thiệu về Hồi quy với statsmodels trong Python

qqplot()

from statsmodels.api import qqplot
qqplot(data=mdl_bream.resid, fit=True, line="45")

Biểu đồ QQ của cá tráp, như đã thấy trước đó

Giới thiệu về Hồi quy với statsmodels trong Python

Biểu đồ scale-location

model_norm_residuals_bream = mdl_bream.get_influence().resid_studentized_internal

model_norm_residuals_abs_sqrt_bream = np.sqrt(np.abs(model_norm_residuals_bream))

sns.regplot(x=mdl_bream.fittedvalues, y=model_norm_residuals_abs_sqrt_bream, ci=None, lowess=True)

plt.xlabel("Fitted values")
plt.ylabel("Sqrt of abs val of stdized residuals")

Biểu đồ scale-location của cá tráp, như đã thấy trước đó

Giới thiệu về Hồi quy với statsmodels trong Python

Ayo berlatih!

Giới thiệu về Hồi quy với statsmodels trong Python

Preparing Video For Download...