Trama de registro nacida en el mar

Seaborn es una biblioteca de análisis visual basada en Matplotlib. Tiene un marco general para definir los gráficos analíticos visualmente atractivos. El paquete matplotlib es la base del módulo seaborn. Para visualizar estadísticas y análisis de regresión, usamos la función replot(). Para evaluar el modelo de regresión, existen muchos otros enfoques conflictivos interrelacionados. Cuando la salida pronosticada es tanto un valor continuo como acumulativo, se denomina modelo predictivo. Se pueden utilizar muchos otros enfoques. El más básico de ellos es el modelo lineal. Integra los valores en el espacio óptimo de mayor dimensión que pasa por todos los vértices. La función regplot() se utiliza para crear gráficos de regresión. El análisis de regresión es una técnica utilizada para evaluar las asociaciones entre uno o más factores independientes o predictores y los atributos dependientes o covariables. Las variaciones en los requisitos en correlación con los cambios en ciertos determinantes se analizan mediante el análisis de regresión. La obligación de declarar los criterios depende de los indicadores, que indican el nuevo valor de los atributos dependientes cada vez que se actualizan los puntos de datos. Evaluar la intensidad de las covariables, anticipar un resultado y estimar son las tres aplicaciones importantes de un modelo de regresión.

Ejemplo 1

En este paso, usamos el método replot() para trazar el gráfico de regresión del marco de datos mpg. importar seaborn como sns importar matplotlib.pyplot como pltdata = sns.load_dataset(«mpg»)sns.regplot(x = «mpg», y = «aceleración», data = data)plt.show()

Al comienzo del programa, importamos los marcos necesarios Seaborn y matplotlib.pyplot. Seaborn es un módulo de Python para crear visualizaciones numéricas. Está efectivamente correlacionado con la biblioteca matplotlib. La biblioteca de Seaborn ayuda a los usuarios a acceder y evaluar los datos. Matplotlib es uno de los módulos más utilizados para el análisis de datos. Esta biblioteca es un paquete multiplataforma que crea gráficos bidimensionales con una variedad de datos. Incluye una interfaz para integrar gráficos en aplicaciones basadas en Python Graphical Framework. Aquí obtenemos un conjunto de datos de «mpg» al aplicar el método load_dataset(). Este método proviene de la biblioteca Seaborn. La función regplot() se usa para trazar los gráficos de regresión. El módulo Seaborn incluye la función replot(). Este método contiene tres parámetros. El eje x del histograma contiene los valores de mpg. Mientras que el eje y del gráfico de regresión contiene los valores de aceleración. Al final usamos la función plt.show() para mostrar el gráfico.

ejemplo 2

Otro método de visualización para dibujar el gráfico de regresión es utilizar el método replot(). Aquí aplicamos este método al conjunto de datos «titanic». importar seaborn como sns importar matplotlib.pyplot como pltdata = sns.load_dataset(«titanic»)sns.regplot(x = «edad», y = «tarifa», data = data, dropna = True)plt.show()

Primero incluimos los archivos de cabecera. La biblioteca Seaborn está integrada como sns y matplotlib.pyplot está integrado como plt. En el siguiente paso, cargamos el marco de datos requerido, por lo que aplicamos el método load_dataset(). Esta función incluye el parámetro «Titanic» porque queremos el conjunto de datos Titanic. El paquete Seaborn contiene la función de load_dataset(). En el siguiente paso usamos la función replot(). Esta función crea la regresión visual del conjunto de datos del Titanic. La función toma varios argumentos, incluidos los datos, el valor del eje x, el valor del eje y, datos y dropna. Aquí especificamos el valor del atributo “dropna”. Al establecer el parámetro «dropna» en verdadero, podemos agregar una curvatura a un gráfico. El eje x del mapa de regresión está etiquetado como ‘edad’ y el eje y está etiquetado como ‘tarifa’. El método plt.show() se utiliza para visualizar el gráfico resultante.

Ejemplo 3

El método replot() de la biblioteca Seaborn también se puede utilizar para crear un gráfico de regresión. En este caso, creamos un gráfico de regresión del conjunto de datos Ejercicio. importar seaborn como sns importar matplotlib.pyplot como pltdata = sns.load_dataset(«ejercicio»)sns.regplot(x = «id», y = «pulso», data = data)plt.show()

Aquí presentamos las bibliotecas esenciales Seaborn como sns y matplotlib.pyplot como plt. Aplicamos la función load_dataset() del módulo Seaborn para recopilar los datos de «práctica». Los datos recopilados se almacenan en el atributo «datos». El gráfico de regresión se crea usando el método replot(). Este método está incluido en el paquete Seaborn. Este método tiene una variable que representa el ID, el impulso y los datos del gráfico. Finalmente, para mostrar el gráfico, usamos el método plt.show().

ejemplo 4

En este caso, el método replot() devuelve un conjunto de datos con «atención» y valores tanto para el eje x como para el eje y. importar seaborn como sns importar matplotlib.pyplot como pltdata = sns.load_dataset(«atención»)sns.regplot(x = «soluciones», y = «puntuación», datos = datos)plt.show()

Comenzamos integrando los paquetes sns y plt. La biblioteca Seaborn está integrada como sns. Matplotlib se usa para incluir plt. Ahora recuperamos el registro correspondiente. Como resultado, usamos la función load_dataset(). Si queremos una base de datos de atención, este método tiene un argumento de «atención». El método load_dataset() es parte del paquete Seaborn. Después de eso, se aplica el método replot() del módulo Seaborn. Este módulo crea el gráfico de regresión. La función toma varios parámetros como datos, valor del eje x y valor del eje y. El eje x del mapa de regresión está etiquetado como «Soluciones» y el eje y está etiquetado como «Puntuación». El gráfico de regresión obtenido se visualiza luego usando la función plt.show().

Conclusión

En este artículo, hemos hablado sobre los numerosos métodos para crear gráficos de regresión en Seaborn. Usamos el método replot() para trazar los gráficos de regresión. Además, dibujamos gráficos de regresión de varios conjuntos de datos integrados de Seaborn. Las visualizaciones de regresión en el paquete Seaborn están destinadas únicamente a proporcionar una ayuda visual para resaltar las características del conjunto de datos durante la exploración de datos. Como sugiere el nombre, un mapa de regresión dibuja un límite de regresión entre dos variables y ayuda a trazar los coeficientes de correlación subyacentes.