4、数据可视化与线性回归模型详解

数据可视化与线性回归模型详解

1. 环境与Seaborn库安装

在Python虚拟环境中，OpenCV软件包已可正常运行。若要退出OpenCV，只需关闭终端窗口。

数据可视化在处理机器学习（ML）模型时是重要的一步。有许多与Python兼容的实用工具和软件包可辅助完成此任务，比如之前提到的Matplotlib库，OpenCV包也包含有用的可视化程序和算法。这里将介绍Seaborn库，它是另一个有用的数据可视化工具，可作为Matplotlib和OpenCV中数据可视化功能的补充。

Seaborn专门针对统计数据可视化，使用的参数集与Matplotlib不同。安装Seaborn软件包，可通过以下命令轻松完成：

pip install seaborn

安装Seaborn软件包时，它需要大量依赖项，包括numpy、Pandas、Matplotlib、scipy、kiwisolver等Python实用工具。

2. Seaborn库数据集

Seaborn库安装完成后，可使用其内置的数据集进行数据可视化。以鸢尾花（Iris）数据集为例，使用以下代码加载：

import seaborn as sns
iris = sns.load_dataset("iris")

Seaborn包中共有15个可用数据集，具体如下：
| 数据集名称 |
| — |
| anscombe |
| a