【Python】回帰モデルの描画方法|seaborn基礎

回帰モデルの描画方法|seaborn基礎_アイキャッチ プログラミング

※ 当サイトはアフィリエイト広告を利用しています。

levtech-ad
スポンサーリンク

seabornを使用すると、Pythonを使用してデータを可視化することができます。

本記事では、seabornによる回帰モデルの描画方法について、詳しくご説明します。

こんな人に読んでほしい
  • Pythonを使用したデータの可視化方法を知りたい人
  • seabornによる回帰モデルの描画方法を知りたい人
levtech-ad

seabornとは

seabornは、Pythonを使用してデータを可視化するための外部ライブラリの1つです。

データ可視化用ライブラリは他にも複数あり、その中でも特にMatplotlibが有名です。

seabornはMatplotlibをベースに作られており、Matplotlibの描画機能を利用しています。

seabornの長所は、Matplotlibよりも美しい図を、より少ないコードで簡単に描ける点です。

本記事では、seabornによる回帰モデルの描画方法をご紹介します。

seabornのインストール

「seaborn」は、以下コマンドを入力することで、インストールすることができます。

コマンドの入力は、コマンドプロンプトあるいはターミナルから行います。

pip install seaborn

動作確認として、試しに以下を入力します。

import seaborn as sns

上記を入力してもエラーが発生しなければ、正常にインストールされています。

回帰モデルの描画方法

seaborn.lmplot()関数を使用することで、2次元データと回帰モデルを同時に描画することができます。

またFacetGrid機能により、複数グラフをまとめて出力することができます。

lmplot()関数の引数には、x軸(横軸)の変数、y軸(縦軸)の変数、データセット等を指定します。

データセットの「penguins」を用いて、回帰モデルを描画してみます。

#input
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データセットの読み込み
penguins = sns.load_dataset("penguins")

# lmplotの指定・描画
sns.lmplot(data=penguins, x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm")
plt.show()
lmplotの描画(seaborn_penguins)

hueを指定すると、カテゴリ別に描画できます。

#input
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データセットの読み込み
penguins = sns.load_dataset("penguins")

# lmplotの指定・描画
sns.lmplot(data=penguins, x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm", hue="species")
plt.show()
lmplotの描画(seaborn_penguins_hue="species")

colを指定すると、列方向に複数のサブプロットを持つ複数グラフを描画できます。

#input
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データセットの読み込み
penguins = sns.load_dataset("penguins")

# lmplotの指定・描画
sns.lmplot(data=penguins, x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm", 
           hue="species", col="sex", height=4)
plt.show()
lmplotの描画(seaborn_penguins_hue="species"_col="sex")

rowを指定すると、行方向に複数のサブプロットを持つ複数グラフを描画できます。

#input
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データセットの読み込み
penguins = sns.load_dataset("penguins")

# lmplotの指定・描画
sns.lmplot(data=penguins, x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm", 
           col="species", row="sex", height=3)
plt.show()
lmplotの描画(seaborn_penguins_col="species"_row="sex")

サブプロット間の軸の制限を指定することができます。

#input
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データセットの読み込み
penguins = sns.load_dataset("penguins")

# lmplotの指定・描画
sns.lmplot(data=penguins, x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm", 
           col="species", row="sex", height=3, 
           facet_kws=dict(sharex=False, sharey=False))
plt.show()
lmplotの描画(seaborn_penguins_col="species"_row="sex"_sharex=False_sharey=False)

まとめ

この記事では、seabornによる回帰モデルの描画方法について、ご説明しました。

本記事を参考に、ぜひ試してみて下さい。

参考

Python学習用おすすめ教材

Pythonの基本を学びたい方向け

統計学基礎を学びたい方向け

Pythonの統計解析を学びたい方向け

おすすめプログラミングスクール

Pythonをはじめ、プログラミングを学ぶなら、TechAcademy(テックアカデミー)がおすすめです。

私も入っていますが、好きな時間に気軽にオンラインで学べますので、何より楽しいです。

現役エンジニアからマンツーマンで学べるので、一人では中々続かない人にも、向いていると思います。

無料体験ができますので、まずは試してみてください!

\まずは無料体験!/
スポンサーリンク
タイトルとURLをコピーしました