Seaborn数据可视化：回归分析可视化全指南-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00896/article/details/148392321

Seaborn数据可视化：回归分析可视化全指南

seaborn Seaborn是基于matplotlib的数据可视化库，特别适合绘制统计图表，内置了许多复杂图形样式和颜色映射方案，使数据分析结果呈现更具吸引力和专业性。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/seaborn

回归分析可视化概述

在数据分析中，我们经常需要探索多个定量变量之间的关系。Seaborn提供了强大的回归可视化工具，能够帮助我们直观地理解变量间的线性关系。与传统的统计软件不同，Seaborn专注于通过可视化快速探索数据模式，而不是提供详尽的统计指标。

核心回归绘图函数

Seaborn提供了两个主要函数用于绘制回归图：

regplot()：轴级函数，灵活性高，支持多种数据输入格式
lmplot()：图形级函数，专为DataFrame设计，支持分组变量

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 基本回归图示例
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)
plt.show()

处理离散变量

当x变量是离散值时，简单的散点图可能不够理想。Seaborn提供了两种解决方案：

添加抖动(jitter)：在离散值周围添加随机噪声，使分布更清晰
聚合展示：计算每个离散值的集中趋势和置信区间

# 添加抖动
sns.lmplot(x="size", y="tip", data=tips, x_jitter=.05)

# 聚合展示
sns.lmplot(x="size", y="tip", data=tips, x_estimator=np.mean)

不同类型的回归模型

简单线性回归并不适用于所有情况。Seaborn支持多种回归模型：

多项式回归：处理非线性关系
稳健回归：减少异常值影响
逻辑回归：处理二元响应变量
非参数回归(LOWESS)：无假设的平滑曲线

# 多项式回归示例
anscombe = sns.load_dataset("anscombe")
sns.lmplot(x="x", y="y", data=anscombe.query("dataset == 'II'"), order=2)

# 逻辑回归示例
tips["big_tip"] = (tips.tip / tips.total_bill) > .15
sns.lmplot(x="total_bill", y="big_tip", data=tips, logistic=True)

残差分析

残差图是检验回归模型适用性的重要工具。理想的残差应随机分布在y=0附近：

sns.residplot(x="x", y="y", data=anscombe.query("dataset == 'I'"))

条件回归分析

通过引入第三个变量，我们可以探索更复杂的关系：

颜色区分(hue)：在同一坐标系中用不同颜色表示
分面(facet)：创建多个子图网格

# 颜色区分
sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", hue="smoker", data=tips)

# 分面展示
sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", col="time", row="sex", data=tips)

其他上下文中的回归图

回归分析可以与其他Seaborn绘图结合：

联合分布图(jointplot)：在散点图基础上添加回归线
配对图(pairplot)：展示多变量间的回归关系

# 联合分布回归图
sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, kind="reg")

# 多变量回归分析
sns.pairplot(tips, x_vars=["total_bill", "size"], y_vars=["tip"], kind="reg")