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Regressions et autres
Regression linéaire en traçant le graphe :
- seaborn.lmplot(x = 'A', y = 'B', data = df) où A et B sont les noms de colonnes du dataframe pandas df : trace les points, la droite de regression.
- regplot marche comme lmplot, mais accepte aussi directement les 2 vecteurs : seaborn.regplot(x, y). Elle est surtout utile quand on veut controller les différents graphes que l'on fait dans une image (lmplot est de plus haut niveau).
- on peut donner des paramètres graphiques avec seaborn.lmplot(x = 'A', y = 'B', data = df, scatter_kws = {'s': 5, 'color': 'red'}, line_kws = {'color': 'green'})
- ci = None : pas d'intervalle de confiance.
- order = 2 : regression de degré 2.
- seaborn.residplot(x = 'A', y = 'B', data = df) : trace les résidus en fonction de x (directement)
Regression linéaire dépendant d'une autre variable de type catégorie :
- seaborn.lmplot(x = 'A', y = 'B', hue = 'C1', data = df) : trace sur le même graphe les points avec une couleur en fonction de la catégorie C1 et une droite de regression pour chaque valeur de C.
- seaborn.lmplot(x = 'A', y = 'B', hue = 'C1', col = 'C2', data = df) : trace un graphe différent par valeur de C2, les graphes étant en colonne (row pour graphes en ligne).
- seaborn.lmplot(x = 'A', y = 'B', hue = 'C1', row = 'C2', col = 'C3', data = df) : trace un graphe différent par valeur de C2 et valeur de C3 en ligne et colonne.
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