No solo podemos mostrar rectas de regresión con las funciones vistas seaborn.lmplot y seaborn.regplot. También es posible añadirlas a otras funciones:
seaborn.jointplot
Esta función, como ya sabemos, muestra, por defecto, un diagrama de dispersión de dos variables e histogramas para cada una de ellas. Pues bien, añadiendo el argumento kind = "reg" conseguimos que se entrene un modelo lineal para dichas variables y se muestre en la gráfica:
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.jointplot(x = "total_bill", y = "tip", data = tips, kind = "reg");
seaborn.pairplot
En esta función, el uso del mismo argumento, kind = "reg", genera rectas de regresión en todos los diagramas de dispersión de la visualización. Si, como en el siguiente ejemplo, se están dividiendo los datos según alguna variable categórica mediante el uso del parámetro hue, se genera una recta de regresión para cada grupo de datos:
iris = sns.load_dataset("iris")
sns.pairplot(data = iris, hue = "species", kind = "reg");
