Matplotlib 大数据集的置信区间

我想得到非常大的数据集的置信区间。它由大约700000个x和y点组成。我还尝试使用较少的数据，比如200个点，这样就可以进行绘图。但是，当涉及到我的特定数据集时，它没有显示置信区间

为此，我的代码基于：

x_x=np.array（y_test[：，0]）约700000点
y_y=np.array（y_pred[：，0]）#约700000点
sns.set（样式='whitegrid'）
p=sns.FaceGrid（d，尺寸=4，纵横比=1.5）
p、 地图（plt.scatter，'x_x'，'y_y'，颜色='red'）
p、 地图（sns.regplot，'x_x'，'y_y'，散布=False，ci=95，
fit_reg=True，颜色=‘蓝色’）
p、 map（sns.regplot，'x_x'，'y_y'，scatter=False，ci=0，
fit_reg=True，color='darkgreen'）

以及迄今为止的数字：

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置信区间随着数据点的数量而缩小。由于有700K个点，它们可能很小，以至于在绘图上看不见。（但是，如果您没有700K的独立观测值，这将低估实际的不确定性）。感谢您的回答，在这种情况下，是否有合适的统计分析要应用？您想用CI显示什么？只要你使用线性回归，你的预测误差与样本数成反比，