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Python seaborn チュートリアル プロット機能 回帰モデルを可視化 (5)

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他の文脈での回帰のプロット

他のいくつかのseabornお関数は、より大きく複雑なプロットの文脈で regplot() を使用している。分布チュートリアルで紹介した jointplot() 関数を確認する。以前に説明したプロットスタイルに加えて、jointplot()は、kind=”reg”を渡すことで、関節軸上の線形回帰フィットを表示するためにregplot()を使用することができる。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set_theme(color_codes=True)

tips = sns.load_dataset("tips")
sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, kind="reg")

plt.show()

kind=”reg” で pairplot() 関数を使用すると、 regplot() と PairGrid を組み合わせて、データセット内の変数間の線形関係を描画する。lmplot()との違いに注意する。下の図では、2つの軸は、第3の変数の2つのレベルを条件とした同じ関係を示しているのではなく、データセット内の変数の異なるペアリングの間の複数の関係を示すためにPairGrid()が使用している。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set_theme(color_codes=True)

tips = sns.load_dataset("tips")
sns.pairplot(tips, x_vars=["total_bill", "size"], y_vars=["tip"], height=5, aspect=.8, kind="reg")

plt.show()

lmplot() と同様だが、 jointplot() とは異なり、追加のカテゴリカル変数に対する条件付けは、色相パラメータを使用して pairplot() に組み込まれている。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set_theme(color_codes=True)

tips = sns.load_dataset("tips")
sns.pairplot(tips, x_vars=["total_bill", "size"], y_vars=["tip"], hue="smoker", height=5, aspect=.8, kind="reg")

plt.show()