Python统计数据分析指南：相关性模型

terry 2年前 (2023-09-25) 阅读数 48 #后端开发

相关性是指涉及两组数据之间相关性的统计关系。依赖现象的简单例子包括父母的外表与其后代之间的关系，以及产品价格与其供应之间的关系。

以seaborn python库中提供的虹膜数据为例。在本文中，我们试图建立三种鸢尾花萼片和花瓣的长度和宽度之间的关系。根据发现的相关性，可以创建一个强大的模型，从而更容易区分一种类型和另一种类型。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
df = sns.load_dataset('iris')


#without regression
sns.pairplot(df, kind="scatter")
plt.show()

Python

运行上面的示例代码，得到以下结果 -

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