Karem نشر 26 ديسمبر 2021 أرسل تقرير نشر 26 ديسمبر 2021 هل يمكننا رسم ال Confidence Interval وتحديد معامل الثقة من خلال Seaborn؟ وكيف يمكن ذلك ؟ وعلى فرض كان لدي البيانات التالية: x = np.random.randint(0, 30, 100) y = x+np.random.normal(0, 1, 100) 1 اقتباس
1 Ali Haidar Ahmad نشر 26 ديسمبر 2021 أرسل تقرير نشر 26 ديسمبر 2021 نعم ف Seaborn متطورة أكثر مما تتخيل، حيث أنها وبشكل افتراضي تقوم برسم ال Confidence Interval وتمكنك من التحكم بمعامل الثقة من خلال الوسيط ci الذي تكون قيمته الافتراضية مساوية ال 95%. على سبيل المثال: import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # بفرض البيانات التالية x = np.random.randint(0, 10, 10) y = x+np.random.normal(0, 1, 10) # وسوف نضبط معامل الثقة على 80 regplot سنقوم بتمثيلها من خلال ax = sns.regplot(x, y, ci=80) الخرج: حيث أن الظل الأزرق يمثل ال confidence level (مستوى الثقة) حول نقطة ما حيث أنه كلما زادات سماكة الظل كلما كان ذلك يعني أن الثقة أكبر. مثال آخر على ال linplot: import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt x = np.random.randint(0, 30, 100) y = x+np.random.normal(0, 1, 100) ax = sns.lineplot(x, y) الخرج: حيث أننا هنا لم نضبط عامل الثقة فاعتبره تلقائياً 95%. 1 اقتباس
السؤال
Karem
هل يمكننا رسم ال Confidence Interval وتحديد معامل الثقة من خلال Seaborn؟ وكيف يمكن ذلك ؟
وعلى فرض كان لدي البيانات التالية:
1 جواب على هذا السؤال
Recommended Posts
انضم إلى النقاش
يمكنك أن تنشر الآن وتسجل لاحقًا. إذا كان لديك حساب، فسجل الدخول الآن لتنشر باسم حسابك.