答案 0 :(得分:6)
实线显然是线性回归模型拟合。
然而,半透明带状线描述了为估计生成的自举置信区间。从the docs开始,我们可以在ci
的参数信息中看到这一点:
(强调我的)
ci
:int
或[0, 100]
中的None
,可选回归估计的置信区间的大小。 这将使用回归线周围的半透明波段绘制。使用引导程序估计置信区间;对于大型数据集,建议通过将此参数设置为None来避免该计算。
因此,如果您不希望执行引导程序的开销来获取这些CI频段,请传递ci=None
。
示例强>
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set_palette(sns.cubehelix_palette(8, light=.6))
tips = sns.load_dataset('tips')
x = 'total_bill'
y = 'tip'
cis = [None, 67, 99]
titles = ['No CI', '67% CI', '99% CI']
fig, axes = plt.subplots(nrows=3, sharey=True, sharex=True, figsize=(7, 10))
for ci, title, ax in zip(cis, titles, axes):
sns.regplot(x = x,
y = y,
data = tips,
ax = ax,
ci = ci).set_title(title)
plt.tight_layout()
plt.show()