引き続きseabornのグラフ描画です。

基本モジュールを読み込みます。
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
今回はirisとtitanicデータセットを使用します。
iris = sns.load_dataset("iris",engine="python")
titanic = sns.load_dataset("titanic",engine="python") 

coefplot
線形回帰モデルの関係係数をプロットします。

Seaborn: statistical data visualizationのcoefplotページによると、
書式はこうなっていますが、
seaborn.coefplot(formula, data, groupby=None, intercept=False, ci=95, palette='husl')
ここで気を付けなければならないのは、formuraの指定書式で、

formula : string
    patsy formula for ols model
となっていて、"ols"って何?とか思っていたら。

OLS (ordinary least square)

なので、最小二乗法でした。

Aに対するBの関連性は
A ~ B
とかいう書き方になるらしい。

sns.coefplot("sepal_length ~ scale(sepal_width) + scale(petal_length) + scale(petal_width)", iris)
042101


sns.coefplot("survived ~ + pclass + scale(age) + scale(fare)",titanic.dropna())
042102