変数の1つがPythonの離散値である場合、「implot」関数を使用して値をデータに適合させるにはどうすればよいですか？

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。

ここで、「regpot」と「implot」の機能が機能します。これらは、線形回帰における変数間の線形関係を視覚化するのに役立ちます。

「regplot」関数は、さまざまな形式の変数「x」と「y」の値を受け入れます。これには、numpy配列、pandasシリーズオブジェクト、変数への参照、またはpandasデータフレームからの値が含まれます。

一方、関数「implot」では、ユーザーがデータの特定のパラメーターを渡す必要があり、変数「x」と「y」の値は文字列である必要があります。このタイプのデータ形式は、長形式データと呼ばれます。これが例です-

例

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('tips')
sb.lmplot(x = "size", y = "tip", data = my_df)
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「ヒント」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値とy値が指定されます。
• このデータはコンソールに表示されます。