Sahifa 1 sahifa

Shakl 11.8 - O'rtacha baho bilan jadval

271

Sahifa 273

X_bins parametri bilan ishlashga misol:

x_bins = [ 5 , 10 , yo'q ]

plt.figure ( figsize = ( 15 , 5 ))

uchun I, B ham Enumerate (x_bins):

plt.subplot ( 1 , len (x_bins), i + 1 )

plt.title ( f "x_bins = { b } " )

sns.regplot ( x = "sepal_length" , y = "sepal_width" , data = iris_mod,

x_bins = b)

11.9-rasm - funktsiyaning x_bins parametri bilan ishlashni namoyish etish

regplot ()

X_ci parametri bilan ishlashga misol:

x_ci = [ 50 , 80 , "sd" ]

plt.figure ( figsize = ( 15 , 5 ))

uchun I, xc yilda Enumerate (x_ci):

plt.subplot ( 1 , len (x_ci), i + 1 )

plt.title ( f "x_ci = { xc } " )

sns.regplot ( x = "sepal_length" , y = "sepal_width" , data = iris_mod,

x_ci = xc, x_bins = 10 )

272

Sahifa 274

11.10-rasm - funktsiyaning x_ci parametri bilan ishlashni namoyish etish

regplot ()

Siz sezgan bo'lishingiz mumkin, xuddi shu regressiya chizig'i atrofida maydon mavjud

ranglar asosiy chiziq sifatida, ammo engilroq soyada. Bu

ushbu maydon uchun hisoblangan ishonch oralig'ini anglatadi

quyidagi parametrlar bilan boshqariladi:

• ci: int [0, 100] oralig'ida yoki yo'q, ixtiyoriy

The Ishonch oralig'ining o'lchami.

• n_boot: int, ixtiyoriy

Ci ni baholash uchun namunalar soni.

Diagrammaning har xil qiymatlar bilan qanday ko'rinishini ko'rib chiqamiz.

ci:

ci = [ 50 , 99 , Hech narsa ]

plt.figure ( figsize = ( 15 , 5 ))

uchun I, c yilda enumerate (CI):

plt.subplot ( 1 , len (ci), i + 1 )

plt.title ( f "ci = { c } " )

sns.regplot ( x = "sepal_length" , y = "sepal_width" , data = iris_mod, ci = c)

273

Sahifa 275