Pythonのデータの非線形傾向を理解するために、多項式回帰モデルをどのように適合させることができますか？
回帰モデルが構築されているとき、多重共線性がチェックされます。これは、連続変数のすべての異なる組み合わせの間に存在する相関関係を理解する必要があるためです。変数間に多重共線性が存在する場合は、それがデータから削除されていることを確認する必要があります。
実世界のデータは通常、非線形です。このような非線形データをモデルに適合させるメカニズムを見つける必要があります。このデータを視覚化するために、Anscombeのデータセットを使用します。
「implot」関数は非線形データで使用されます-
例
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() 出力
説明
- 必要なパッケージがインポートされます。
- 入力データは、seabornライブラリから読み込まれる「anscombe」です。
- このデータはデータフレームに保存されます。
- 「load_dataset」関数は、虹彩データをロードするために使用されます。
- このデータは、「implot」機能を使用して視覚化されます。
- ここでは、データフレームがパラメータとして提供されています。
- また、x値、y値、および順序が指定されます。
- このデータはコンソールに表示されます。
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FacetGridを使用してPythonSeabornLibraryのデータを視覚化するにはどうすればよいですか？
棒グラフ関数は、カテゴリ変数と連続変数の間の関係を確立します。データは長方形のバーの形式で表され、バーの長さはその特定のカテゴリのデータの割合を示します。 ポイントプロットはバープロットに似ていますが、フィルバーを表す代わりに、データポイントの推定値は、他の軸上の特定の高さのポイントで表されます。 カテゴリデータは、ポイントプロットまたはファクタプロットと呼ばれる高レベルの関数を使用して、カテゴリ散布図または2つの別々のプロットを使用して視覚化できます。 factorplot関数は、パラメーター「kind」を使用して、FacetGridにカテゴリプロットを描画します。 ここでの「kind
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非線形データをPythonのモデルにどのように適合させることができますか？
データの視覚化に役立つSeabornライブラリを使用します。回帰モデルを作成するときに、多重共線性がチェックされます。これは、連続変数のすべての異なる組み合わせの間に存在する相関関係を理解する必要があるためです。変数間に多重共線性が存在する場合は、それがデータから削除されていることを確認する必要があります。通常、実世界のデータは非線形です。 このような非線形データをモデルに適合させるメカニズムを見つける必要があります。このデータを視覚化するために、Anscombeのデータセットを使用します。 「implot」関数は、この非線形データで使用されます。 これが例です- 例 import pan