數據分析中常用做圖的方式實現相關性分析，即X軸設置為變量A，Y軸設置為變量B，做散點圖，由於散點圖中點的疊加顯示，往往還需要關注每個變量自身的分布情況，jointplot把描述變量的分布圖和變量相關的散點圖組合在一起，是相關性分析最常用的工具，圖片上還能展示回歸曲線，以及相關系數 下面我們看一下參數以及常見例子 kind： scatter kde hist hex reg resid 主要了解一 ...
2020-12-07 10:06 0 1688 推薦指數：
分布圖包括單變量核密度曲線，直方圖，雙變量多變量的聯合直方圖，和密度圖 1.單分布 （1）直方圖distpot seaborn.distplot(a, bins=None, hist=True, kde=True, rug=False, fit=None, hist_kws=None ...
Visualization of seaborn seaborn[1]是一個建立在matplot之上，可用於制作豐富和非常具有吸引力統計圖形的Python庫。Seaborn庫旨在將可視化作為探索和理 ...
(figsize=(9, 9)) 設置畫面大小，會使得整個畫面等比例放大的sns.heapmap() 用來生 ...
factorplot 用於繪制兩維變量的關系圖，也就是共用x坐標，按照hue分組，畫出不同hue種類的y 的值，用kind可指定其作圖類型，包括：point, bar, count, box, violin, strip等 目前還沒有在官網找到對應的文檔 但是記住： 參數kind ...
我認為T檢驗 和F檢驗在機器學習中的作用：判斷機器學習中樣本集中的某個特征（自變量）和因變量之間的相關性強弱（用於在建模中判斷此自變量是否可以扔掉） 最近在做數據分析方面的工作，經常需要檢驗兩組樣本之間是否存在差異，所以會遇到統計學中假設檢驗相關的知識 ...
sns.heatmap() 熱地圖 我一般使用來畫特征相關系數的圖 參數太多就不一一解釋了，我就用配置好的，以后都套着用， 注意，計算相關系數時，只計算數據型的的特征，object不能計算 當然描述相關系數時還可以畫條形圖，特別是描述各特征和y值 ...
數據格式如下 作圖代碼如下： 圖片效果如下 ...
二值類別變量相關性分析 目前，在相關性分析領域，主要使用的技術指標有pearson相關系數、spearman相關系數、kendall相關系數。三者有一個共同的特點，它們都是通過兩組數據的元素大小來刻畫相關性，也即同增同減的性質。在分類、聚類領域中，為了彌補上述相關性的不足，科學家將距離、方向引入 ...
