sns.lmplot中参数order、robust、logistic、lowess分别有什么作用
时间: 2024-01-28 14:03:39 浏览: 28
`sns.lmplot` 是 Seaborn 库提供的一个函数,用于绘制线性回归模型的散点图和最佳拟合直线。下面是对于`lmplot`中的参数 `order`、`robust`、`logistic`、`lowess` 的简单解释:
- `order`:用于控制拟合多项式回归的阶数。默认值为 1,表示线性回归。如果将其设置为2,则表示二次多项式回归,以此类推。一般情况下,如果数据的趋势比较明显,可以适当提高阶数,但是如果阶数过高,可能会导致过拟合。
- `robust`:默认为 False,如果设置为 True,将会使用 Huber's T 来计算回归模型。Huber's T 是一种鲁棒性(robust)的回归方法,可以减少异常值的影响,对于数据中存在异常值的情况,建议使用。
- `logistic`:默认为 False,如果设置为 True,则会使用 Logistic 回归进行拟合。Logistic 回归主要用于二分类问题,判断一个样本属于哪一类,可以将其看作是一种概率估计,将概率值映射到 0 和 1 之间。
- `lowess`:默认为 False,如果设置为 True,则会使用局部加权回归进行拟合。局部加权回归(Locally Weighted Regression,LWR)是一种非参数回归方法,它基于核函数对每个数据点进行加权,即对于每个数据点,给它周围的点赋予不同的权重,然后通过加权平均来估计该点的函数值。该方法可以克服线性回归模型对于非线性数据的拟合问题。
以上是对于 `sns.lmplot` 中的 `order`、`robust`、`logistic`、`lowess` 参数的简单解释。