На этом шаге мы рассмотрим еще одну возможность, предоставляемую этой функцией.

    Функция replog() предоставляет альтернативу точечной диаграмме - диаграмму со значениями оценок и доверительными интервалами. Для настройки этого режима используются параметры:

x_estimator: функция, optional

Функция для вычисления значения оценки.

x_bins: int или vector, optional

Определяет количество групп, на которые будет разбито исходное множество значений.

x_ci: 'ci', 'sd', int в диапазоне [0, 100] или None, optional

Размер доверительного интервала. Если значение равно 'sd', то вместо доверительного интервала будет использоваться стандартное отклонение.

    Построим диаграмму с медианной оценкой:

import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import median
import seaborn as sns

mpg = sns.load_dataset("mpg")
iris = sns.load_dataset("iris")

iris_mod = iris[iris["species"] == "setosa"]

sns.regplot(x="sepal_length", y="sepal_width", data=iris_mod, x_estimator=median)

plt.show()

Рис.1. Диаграмма с медианной оценкой

    Пример работы с параметром x_bins:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

mpg = sns.load_dataset("mpg")
iris = sns.load_dataset("iris")

iris_mod = iris[iris["species"] == "setosa"]

x_bins = [5, 10, None]
plt.figure(figsize=(15, 5))
for i, b in enumerate(x_bins):
    plt.subplot(1, len(x_bins), i + 1)
    plt.title(f"x_bins = {b}")
    sns.regplot(x="sepal_length", y="sepal_width", data=iris_mod, x_bins=b)

plt.show()

Рис.2. Демонстрация работы с параметром x_bins функции regplot()

    Пример работы с параметром x_ci:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

mpg = sns.load_dataset("mpg")
iris = sns.load_dataset("iris")

iris_mod = iris[iris["species"] == "setosa"]

x_ci = [50, 80, "sd"]
plt.figure(figsize=(15, 5))
for i, xc in enumerate(x_ci):
    plt.subplot(1, len(x_ci), i + 1)
    plt.title(f"x_ci = {xc}")
    sns.regplot(x="sepal_length", y="sepal_width", data=iris_mod,
                x_ci=xc, x_bins=10)

plt.show()

Рис.3. Демонстрация работы с параметром x_ci функции regplot()

    Как вы уже могли заметить, вокруг линии регрессии есть область того же цвета, что и основная линия, но более светлого оттенка. Она представляет доверительный интервал, расчётом этой области управляют следующие параметры:

ci: int в диапазоне [0, 100] или None, optional

Размер доверительного интервала.

n_boot: int, optional

Количество образцов для оценки ci.

    Посмотрим как будет выглядеть диаграмма с различными значениями ci:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

mpg = sns.load_dataset("mpg")
iris = sns.load_dataset("iris")

iris_mod = iris[iris["species"] == "setosa"]

ci = [50, 99, None]
plt.figure(figsize=(15, 5))
for i, c in enumerate(ci):
    plt.subplot(1, len(ci), i + 1)
    plt.title(f"ci = {c}")
    sns.regplot(x="sepal_length", y="sepal_width", data=iris_mod, ci=c)

plt.show()

Рис.4. Демонстрация работы с параметром ci функции regplot()

    На следующем шаге мы закончим изучение этого вопроса.

Предыдущий шаг Содержание Следующий шаг