เมื่อสร้างโมเดล regression ต้องตรวจสอบ multicollinearity (ความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปรต่อเนื่อง) ถ้ามี ต้องกำจัดออก ข้อมูลจริงมักเป็น non-linear ต้องหาวิธี fit โมเดล ใช้ Anscombe's dataset
ฟังก์ชัน 'lmplot' ใช้กับข้อมูล non-linear:
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
- นำเข้าแพ็กเกจที่จำเป็น
- โหลดข้อมูล 'anscombe' จาก seaborn เก็บใน DataFrame
- ใช้ 'lmplot' พร้อมระบุ order=3 สำหรับ polynomial regression ระดับ 3
- แสดงผลบนคอนโซล
Polynomial regression เพิ่มฟีเจอร์กำลังสูง (x², x³...) เข้า linear model เพื่อจับแนวโน้มโค้ง
