【Python】回帰残差プロットの描画方法｜seaborn基礎

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による回帰残差プロットの描画方法について、詳しくご説明します。

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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による回帰残差プロット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。

回帰残差プロットの描画方法

seaborn.residplot()関数を使用することで、回帰残差を散布図として描画することができます。

Y=0の線を回帰線とし、各プロットのY値が回帰線からどれだけ離れているかを表します。

residplot()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「mpg」を用いて、回帰残差プロットを描画してみます。

#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
mpg = sns.load_dataset("mpg")

# residplotの指定・描画
sns.residplot(data=mpg, x="weight", y="displacement")
plt.show()

残差プロットにより、回帰仮定が正しいか明らかに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
mpg = sns.load_dataset("mpg")

# residplotの指定・描画
sns.residplot(data=mpg, x="horsepower", y="mpg")
plt.show()

orderを指定することで、高次傾向を削除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
mpg = sns.load_dataset("mpg")

# residplotの指定・描画
sns.residplot(data=mpg, x="horsepower", y="mpg", order=2)
plt.show()

lowess=Trueを指定することで、LOWLESSカーブを追加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
mpg = sns.load_dataset("mpg")

# residplotの指定・描画
sns.residplot(data=mpg, x="horsepower", y="mpg", lowess=True, line_kws=dict(color="r"))
plt.show()

まとめ

この記事では、seabornによる回帰残差プロット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。

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