ML — понимание данных с помощью визуализации

В предыдущей главе мы обсудили важность данных для алгоритмов машинного обучения, а также некоторые рецепты Python для понимания данных со статистикой. Существует еще один способ, называемый визуализация, для понимания данных.

С помощью визуализации данных мы можем увидеть, как выглядят данные и какая корреляция содержится в атрибутах данных. Это самый быстрый способ узнать, соответствуют ли функции выводу. С помощью следующих рецептов Python мы можем понять данные ML со статистикой.

Одномерные графики: независимое понимание атрибутов

Самый простой тип визуализации — визуализация с одной переменной или «одномерная». С помощью одномерной визуализации мы можем понять каждый атрибут нашего набора данных независимо. Ниже приведены некоторые приемы в Python для реализации одномерной визуализации:

Гистограммы группируют данные в бункерах и это самый быстрый способ получить представление о распределении каждого атрибута в наборе данных.

Еще одним быстрым и простым способом получения распределения каждого атрибута является график плотности.

Графики Бокса и Вискера, которые также называются боксплотами, являются еще одним полезным методом для анализа распределения распределения каждого атрибута.

Многомерные графики: взаимодействие между несколькими переменными

Другим типом визуализации является многопараметрическая или «многомерная» визуализация. С помощью многовариантной визуализации мы можем понять взаимодействие между несколькими атрибутами нашего набора данных. Ниже приведены некоторые приемы в Python для реализации многомерной визуализации.

Корреляция является показателем изменений между двумя переменными.

Диаграммы разброса показывают, насколько одна переменная подвержена влиянию другой или отношения между ними с помощью точек в двух измерениях.