seaborn.regplot seaborn.lmplot 本文速览 欢迎随缘关注@pythonic生物人 目录 1、绘图数据准备 2、seaborn.regplot regplot默认参数线型回归图 分别设置点和拟合线属性 置信区间(confidence interval)设置 拟合线延伸与坐标轴相交 拟合离散变量曲线 多项式回归( polynomial regression)拟合曲线 3、seaborn.lmplot 按变量分类拟...
目录 1、绘图数据准备 2、seaborn.regplot regplot默认参数线型回归图 分别设置点和拟合线属性 置信区间(confidenceinterval)设置 拟合线延伸与坐标轴相交 拟合离散变量曲线 多项式回归(polynomialregression)拟合曲线 3、seaborn.lmplot 按变量分类拟合回归线 散点marker设置 散点调色盘 拟合线属性设置 绘制分面图 1. 2....
# import librariesimportnumpyasnpimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt# create random datanp.random.seed(0)x=np.random.randint(0,10,10)y=x+np.random.normal(0,1,10)# create regression plotax=sns.regplot(x,y,ci=80) regplot()函数的工作方式与lineplot()相同,默认情况下置信区间为95%。...
# LinearRegression_v1.py# Linear Regression with statsmodels (OLS: Ordinary Least Squares)# v1.0: 调用 statsmodels 实现一元线性回归# 日期:2021-05-04importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportstatsmodels.apiassmfromstatsmodels.sandbox.regression.predstdimportwls_prediction_std# 主程序# === 关注 ...
RegressionModel+fit(X, y)+predict(X)+confidence_interval(alpha)DataProcessor+load_data(file_path)+clean_data()+split_data()Visualizer+plot_results() 2. 各步骤详解 接下来,我们将逐步说明每个步骤的具体操作和代码实现。 2.1 数据准备 首先,您需要收集要分析的数据。假设我们使用波士顿房价数据(可以使用sk...
# create regression plot ax=sns.regplot(x,y,ci=80) regplot() 函数的工作方式与 lineplot() 相同,默认情况下置信区间为 95%。通过更改位于 [0, 100] 范围内的参数“ci”的值,可以轻松更改置信区间。这里我通过了 ci=80,这意味着绘制了 80% 的置信区间,而不是默认的 95% 置信区间。
coef:回归系数(Regression coefficient),即模型参数 β0、β1、…的估计值。 std err :标准差( Standard deviation),也称标准偏差,是方差的算术平方根,反映样本数据值与回归模型估计值之间的平均差异程度 。标准差越大,回归系数越不可靠。 t:t 统计量(t-Statistic),等于回归系数除以标准差,用于对每个回归系数分别...
sns.set(style="ticks")# Load the example dataset for Anscombe's quartetdf=sns.load_dataset("anscombe")# Show the results of a linear regression within each datasetsns.lmplot(x="x",y="y",col="dataset",hue="dataset",data=df,col_wrap=2,ci=None,palette="muted",height=4,scatter_kws=...
(x-mean_x)**2/Sxx)# Plot the dataplt.figure()plt.plot(px,fit(px),'k',label='Regression line')plt.plot(x,y,'k.')x.sort()limit=(1-alpha)*100plt.plot(x,fit(x)+tval*se_fit(x),'r--',lw=2,label='Confidence limit ({0:.1f}%)'.format(limit))plt.plot(x,fit(x)-tval...
该思路的原理是:在linear regression模型中,有的时候会得到sparse solution。意思是说很多变量前面的系数都等于0或者接近于0。这说明这些变量不重要,那么可以将这些变量去除。 Tree-based feature selection:决策树特征选择 基于决策树算法做出特征选择 1.13. Feature selection ...