Шаг 130.
Язык Python. Визуализация данных.
Библиотека Seaborn. Визуализация модели линейной регрессии (общие сведения)

    На этом шаге мы перечислим функции, которые используются для построения модели линейной регресии.

    Инструменты этой группы обладают очень интересным функционалом: они строят модель линейной регрессии по переданным данным и отображают ее вместе с исходным набором. Функции представлены в таблице 1.

Таблица 1. Функции для визуализации модели линейной регрессии
Функция Описание
lmplot() Отображает набор данных и линию регрессии, построенную по ним, с возможностью управлять компоновкой полей с графиками на подложке
regplot() Отображает набор данных и линию регрессии, построенную по ним
residplot() Отображает отклонения элементов исходного набора данных от регрессионной модели, построенной по ним, в виде диаграммы рассеяния

    Перейдем к более подробному изучению возможностей этих функций.

    На следующем шаге мы рассмотрим общие параметры этих функций.




Предыдущий шаг Содержание Следующий шаг