পারস্পরিক সম্পর্ক বলতে দুটি ডেটা সেটের মধ্যে নির্ভরতা জড়িত কিছু পরিসংখ্যানগত সম্পর্ককে বোঝায়। যদিও রৈখিক রিগ্রেশন একটি নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল এবং এক বা একাধিক স্বাধীন চলকের মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন করার জন্য একটি রৈখিক পদ্ধতি। একটি একক স্বাধীন ভেরিয়েবলকে লিনিয়ার রিগ্রেশন বলা হয় যেখানে একাধিক স্বাধীন ভেরিয়েবলকে মাল্টিপল রিগ্রেশন বলা হয়।
পারস্পরিক সম্পর্ক
নির্ভরশীল ঘটনার সহজ উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে পিতামাতার শারীরিক চেহারা এবং তাদের সন্তানদের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক, এবং একটি পণ্যের মূল্য এবং তার সরবরাহকৃত পরিমাণের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক। আমরা সমুদ্রজাত পাইথন লাইব্রেরিতে উপলব্ধ আইরিস ডেটা সেটের উদাহরণ নিই। এতে আমরা তিন প্রজাতির আইরিস ফুলের সেপাল এবং পাপড়ির দৈর্ঘ্য এবং প্রস্থের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক স্থাপন করার চেষ্টা করি। প্রাপ্ত পারস্পরিক সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে, একটি শক্তিশালী মডেল তৈরি করা যেতে পারে যা সহজেই একটি প্রজাতি থেকে অন্য প্রজাতিকে আলাদা করে।
উদাহরণ
snsdf =sns.load_dataset('iris')#without regressionsns.pairplot(df, kind="scatter")plt.show() হিসাবেmtplotlib.pyplot আমদানি করুনআউটপুট
উপরের কোডটি চালানো আমাদের নিম্নলিখিত ফলাফল দেয় -
লিনিয়ার রিগ্রেশন
গাণিতিকভাবে একটি রৈখিক সম্পর্ক একটি সরল রেখাকে উপস্থাপন করে যখন একটি গ্রাফ হিসাবে প্লট করা হয়। একটি অ-রৈখিক সম্পর্ক যেখানে কোনো চলকের সূচক 1 এর সমান নয় একটি বক্ররেখা তৈরি করে। রৈখিক রিগ্রেশন সম্পর্ক খুঁজে বের করার জন্য Seaborn এর ফাংশন হল regplot। নীচের উদাহরণটি এর ব্যবহার দেখায়৷
উদাহরণ
sb থেকে seaborn ইম্পোর্ট করুন matplotlib থেকে pyplot import as pltdf =sb.load_dataset('tips')sb.regplot(x ="total_bill", y ="tip", data =df)plt.show()আউটপুট
উপরের কোডটি চালানো আমাদের নিম্নলিখিত ফলাফল দেয় -
