เมื่อมีการสร้างแบบจำลองการถดถอย เนื่องจากเราจำเป็นต้องเข้าใจถึงความสัมพันธ์ที่มีอยู่ระหว่างชุดค่าผสมต่างๆ ของตัวแปรต่อเนื่องทั้งหมด หากมีหลายตัวแปรระหว่างตัวแปร เราต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ลบออกจากข้อมูลแล้ว
ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงมักจะไม่เป็นเชิงเส้น เราจำเป็นต้องค้นหากลไกเพื่อให้พอดีกับข้อมูลที่ไม่เชิงเส้นดังกล่าวกับแบบจำลอง เราจะใช้ชุดข้อมูลของ Anscombe เพื่อแสดงภาพข้อมูลนี้
ฟังก์ชัน 'implot' ใช้กับข้อมูลที่ไม่เป็นเชิงเส้น -
ตัวอย่าง
import pandas as pd import seaborn as sb from matplotlib import pyplot as plt my_df = sb.load_dataset('anscombe') sb.lmplot(x = "x", y = "y", data = my_df.query("dataset == 'II'"),order = 3) plt.show()
ผลลัพธ์
คำอธิบาย
- นำเข้าแพ็คเกจที่จำเป็น
- ข้อมูลที่ป้อนคือ 'anscombe' ซึ่งโหลดจากห้องสมุด Seaborn
- ข้อมูลนี้ถูกเก็บไว้ใน dataframe
- ใช้ฟังก์ชัน "load_dataset" เพื่อโหลดข้อมูลไอริส
- ข้อมูลนี้แสดงเป็นภาพโดยใช้ฟังก์ชัน "implot"
- ในที่นี้ ดาต้าเฟรมถูกจัดให้เป็นพารามิเตอร์
- นอกจากนี้ยังระบุค่า x ค่า y และลำดับอีกด้วย
- ข้อมูลนี้แสดงบนคอนโซล