Python数模笔记-StatsModels 统计回归（4）可视化

最新推荐文章于 2025-04-23 09:00:00 发布

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#可视化 #算法 #编程语言 #python #机器学习

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1、如何认识可视化？

　　图形总是比数据更加醒目、直观。解决统计回归问题，无论在分析问题的过程中，还是在结果的呈现和发表时，都需要可视化工具的帮助和支持。
　　
　　需要指出的是，虽然不同绘图工具包的功能、效果会有差异，但在常用功能上相差并不是很大。与选择哪种绘图工具包相比，更重要的是针对不同的问题，需要思考选择什么方式、何种图形去展示分析过程和结果。换句话说，可视化只是手段和形式，手段要为目的服务，形式要为内容服务，这个关系一定不能颠倒了。
　　
　　因此，可视化是伴随着分析问题、解决问题的过程而进行思考、设计和实现的，而且还会影响问题的分析和解决过程：

可视化工具是数据探索的常用手段

回归分析是基于数据的建模，在导入数据后首先要进行数据探索，对给出的或收集的数据有个大概的了解，主要包括数据质量探索和数据特征分析。数据准备中的异常值分析，往往就需要用到箱形图（Boxplot）。对于数据特征的分析，经常使用频率分布图或频率分布直方图（Hist），饼图（Pie）。
分析问题需要可视化工具的帮助

对于问题中变量之间的关系，有些可以通过定性分析来确定或猜想，需要进一步的验证，有些复杂关系难以由分析得到，则要通过对数据进行初步的相关分析来寻找线索。在分析问题、尝试求解的过程中，虽然可以得到各种统计量、特征值，但可视化图形能提供更快捷、直观、丰富的信息，对于发现规律、产生灵感很有帮助。
解题过程需要可视化工具的支持

在解决问题的过程中，也经常会希望尽快获得初步的结果、总体的评价，以便确认解决问题的思路和方法是否正确。这些情况下，我们更关心的往往是绘图的便捷性，图形的表现效果反而是次要的。
可视化是结果发布的重要内容

问题解决之后需要对结果进行呈现或发表，这时则需要结合表达的需要，特别是表达的逻辑框架，设计可视化的方案，选择适当的图形种类和形式，准备图形数据。在此基础上，才谈得上选择何种绘图工具包，如何呈现更好的表现效果。

2、StatsModels 绘图工具包（Graphics）

　　Statsmodels 本身支持绘图功能（Graphics），包括拟合图（Fit Plots）、箱线图（Box Plots）、相关图（Correlation Plots）、函数图（Functional Plots）、回归图（Regression Plots）和时间序列图（Time Series Plots）。
　　
　　Statsmodels 内置绘图功能 Graphics 的使用似乎并不流行，网络上的介绍也不多。分析其原因，一是 Graphics 做的并不太好用，文档和例程不友好，二是学习成本高：能用通用的可视化包实现的功能，何必还要花时间去学习一个专用的 Graphics？
　　
　　下面是 Statsmodels 官方文档的例程，最简单的单变量线性回归问题，绘制样本数据散点图和拟合直线图。Graphics 提供了将拟合与绘图合二为一的函数 qqline()，但是为了绘制出样本数据则要调用 Matplotlib 的 matplotlib.pyplot.scatter()，所以...

import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.graphics.gofplots import qqline

foodexp = sm.datasets.engel.load(as_pandas=False)
x = foodexp.exog
y = foodexp.endog

ax = plt.subplot(111)
plt.scatter(x, y)
qqline(ax, "r", x, y)
plt.show()

　　右图看起来有点象 Seaborn中的 relplot，但把官方文档研究了半天也没搞明白，只好直接分析例程和数据，最后的结论是：基本没啥用。

　　这大概就是更多用户直接选择 Python 的可视化工具包进行绘图的原因吧。最常用的当属 Matplotlib 无疑，而在统计回归分析中 Seaborn 绘图工具包则更好用更炫酷。

3、Matplotlib 绘图工具包

　　Matplotlib 绘图包就不用介绍了。Matplotlib 用于 Statsmodels 可视化，最大的优势在于Matplotlib 谁都会用，实现统计回归的基本图形的也很简单。如果需要复杂的图形，炫酷的效果，虽然 Matplotlib 原理上也能实现，但往往需要比较繁琐的数据准备，并不常用的函数和参数设置。既然学习成本高，出错概率大，就没必要非 Matplotlib 不可了。

　　Matplotlib 在统计回归问题中经常用到的是折线图、散点图、箱线图和直方图。这也是 Matplotlib 最常用的绘图形式，本系列文中也有相关例程，本文不再具体介绍相关函数的用法。

　　例如，在本系列《Python学习笔记-StatsModels 统计回归（2）线性回归》的例程和附图，不仅显示了原始检测数据、理论模型数据、拟合模型数据，而且给出了置信区间的上下限，看起来还是比较“高级”的。但是，如果把置信区间的边界线隐藏起来，图形马上就显得不那么“高级”，比较“平常”了——这就是选择什么方式、何种图形进行展示的区别。