पायथन में सहसंबंध और रिग्रेशन

सहसंबंध दो डेटा सेट के बीच निर्भरता वाले कुछ सांख्यिकीय संबंधों को संदर्भित करता है। जबकि रैखिक प्रतिगमन एक रैखिक दृष्टिकोण है जो एक आश्रित चर और एक या अधिक स्वतंत्र चर के बीच संबंध स्थापित करता है। एकल स्वतंत्र चर को रैखिक प्रतिगमन कहा जाता है जबकि एकाधिक स्वतंत्र चर को बहु प्रतिगमन कहा जाता है।

सहसंबंध

आश्रित घटनाओं के सरल उदाहरणों में माता-पिता और उनकी संतानों की शारीरिक बनावट के बीच सहसंबंध, और किसी उत्पाद की कीमत और उसकी आपूर्ति की मात्रा के बीच सहसंबंध शामिल हैं। हम सीबॉर्न पायथन लाइब्रेरी में उपलब्ध आइरिस डेटा सेट का उदाहरण लेते हैं। इसमें हम तीन प्रजातियों के आइरिस फूल के सेपल्स और पंखुड़ियों की लंबाई और चौड़ाई के बीच सहसंबंध स्थापित करने का प्रयास करते हैं। पाए गए सहसंबंध के आधार पर, एक मजबूत मॉडल बनाया जा सकता है जो आसानी से एक प्रजाति को दूसरी से अलग करता है।

उदाहरण

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
df = sns.load_dataset('iris')
# बिना रिग्रेशन
sns.pairplot(df, kind="scatter")
plt.show()

आउटपुट

उपरोक्त कोड चलाने पर हमें निम्न परिणाम मिलता है -

रैखिक प्रतिगमन

गणितीय रूप से एक रैखिक संबंध ग्राफ के रूप में प्लॉट करने पर एक सीधी रेखा दर्शाता है। एक गैर-रैखिक संबंध जहां किसी भी चर का घातांक 1 के बराबर नहीं है, एक वक्र बनाता है। सीबॉर्न में रैखिक प्रतिगमन संबंध खोजने का फ़ंक्शन regplot है। नीचे दिए गए उदाहरण में इसका उपयोग दिखाया गया है।

उदाहरण

import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('tips')
sb.regplot(x="total_bill", y="tip", data=df)
plt.show()

आउटपुट

उपरोक्त कोड चलाने पर हमें निम्न परिणाम मिलता है -