เราจะใช้ห้องสมุด Seaborn ที่ช่วยในการสร้างภาพข้อมูล เมื่อมีการสร้างแบบจำลองการถดถอย จะมีการตรวจสอบความเชื่อมโยงหลายมิติ เนื่องจากเราจำเป็นต้องเข้าใจถึงความสัมพันธ์ที่มีอยู่ระหว่างชุดค่าผสมต่างๆ ของตัวแปรต่อเนื่องทั้งหมด หากมีหลายตัวแปรระหว่างตัวแปร เราต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าตัวแปรนั้นถูกลบออกจากข้อมูล ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงมักจะไม่เป็นเชิงเส้น
เราจำเป็นต้องค้นหากลไกเพื่อให้พอดีกับข้อมูลที่ไม่เชิงเส้นดังกล่าวกับแบบจำลอง เราจะใช้ชุดข้อมูลของ Anscombe เพื่อแสดงภาพข้อมูลนี้ ฟังก์ชัน 'implot' ใช้กับข้อมูลที่ไม่เป็นเชิงเส้นนี้
นี่คือตัวอย่าง −
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 == 'I'"))
plt.show() ผลลัพธ์
คำอธิบาย
- นำเข้าแพ็คเกจที่จำเป็น
- ข้อมูลที่ป้อนคือ 'anscombe' ซึ่งโหลดจากห้องสมุด Seaborn
- ข้อมูลนี้ถูกเก็บไว้ใน dataframe
- ใช้ฟังก์ชัน "load_dataset" เพื่อโหลดข้อมูลไอริส
- ข้อมูลนี้แสดงเป็นภาพโดยใช้ฟังก์ชัน "implot"
- ในที่นี้ ดาต้าเฟรมถูกจัดให้เป็นพารามิเตอร์
- นอกจากนี้ยังมีการระบุค่า x และ y
- ข้อมูลนี้แสดงบนคอนโซล
