11 データ分析と機械学習のための高度な視覚化

視覚化は、複雑なデータのパターンと関係を直感的かつわかりやすい方法で伝えるための強力なツールです。これらはデータ分析において重要な役割を果たし、生データや従来の数値表現からは識別することが難しい洞察を提供します。

視覚化は、複雑なデータのパターンと関係を理解するために不可欠です。データ内の情報を明らかにするのに役立つ、最も重要で知っておくべきチャートを 11 個紹介します。よりわかりやすく、より意味のあるものに。

1. KS プロット

KS プロットを使用します分布の違いを評価します。中心となるアイデアは、2 つの分布の累積分布関数 (CDF) 間の最大距離を測定することです。最大距離が小さいほど、同じ分布に属する可能性が高くなります。したがって、これは主に、「プロット」ではなく、分布の違いを判断するための「統計的テスト」として解釈されます。

2. SHAP プロット

##SHAP プロットでは、機能間の相互作用/依存関係が考慮されます。予測をモデル化する機能。機能のさまざまな値 (低または高) が全体の出力にどのように影響するかを判断する場合に役立ちます。

3. ROC 曲線

## ROC 曲線は、さまざまな分類閾値にわたる真陽性率を表します (Trade - 良好なパフォーマンス）と誤検知率（悪いパフォーマンス）の間のオフ。これは、さまざまなしきい値での分類子の感度 (真陽性率、TPR) と特異度 (真陰性率、TNR) の間のトレードオフを示します。

ROC 曲線は一般的に使用されるツールで、特に医療診断テスト、機械学習分類子、リスク モデルなどのパフォーマンスを評価するのに役立ちます。 ROC 曲線を分析し、AUC を計算することで、分類器のパフォーマンスをより深く理解し、適切なしきい値を選択し、異なるモデル間のパフォーマンスを比較できます。

4. 適合率-再現率曲線

##適合率-再現率曲線これは、精度を評価するためのもう 1 つの重要なツールです。特に、正のクラスサンプルと負のクラスサンプルの数が大きく異なる、不均衡なクラス分布の問題に対する分類モデルのパフォーマンス。この曲線は、ポジティブ カテゴリにおけるモデルの予測精度と、すべての真のポジティブな例を見つける能力に焦点を当てています。これは、異なる分類しきい値間の精度と再現率の間のトレードオフを説明します。

5. QQ プロット

##QQ プロット (分位点-分位点プロット、分位点-分位点プロット)は、2 つのデータ セットの分位分布が類似しているかどうかを比較するために使用されるデータ視覚化ツールです。データセットが正規分布などの特定の理論的分布に準拠しているかどうかを確認するためによく使用されます。

#観測データと理論上の分布の間の分布の類似性を評価します。 2 つの分布の分位数がプロットされます。直線からの逸脱は、想定された分布からの逸脱を表します。

QQ プロットは、特に統計モデリングやデータ分析において、データの分布を調べるために使用できる直感的なツールです。 QQ プロット上の点の位置を観察することで、データが特定の理論的分布に従っているかどうか、または外れ値や偏差があるかどうかを把握できます。

#6. 累積説明分散プロット

#累積説明分散プロット (累積説明分散プロット) はグラフです主成分分析 (PCA) などの次元削減手法で一般的に使用される技術は、データに含まれる分散情報を解釈し、データを表す適切な次元を選択するのに役立ちます。

データ サイエンティストとアナリストは、次元削減後もデータの特性を効果的に表現できるように、累積説明分散プロットの情報に基づいて適切な数の主成分を選択します。これにより、データの次元が削減され、モデルのトレーニング効率が向上し、タスクの正常な完了をサポートするのに十分な情報が保持されます。

7、エルボー カーブ

エルボー カーブ (エルボー カーブ) は、K-Means クラスタリングの決定を支援するために使用される手法です。の最適なクラスター数 (クラスター数) については、 K 平均法は、データ ポイントをさまざまなクラスターまたはグループに分類するために使用される、一般的に使用される教師なし学習アルゴリズムです。エルボー カーブは、データの構造を最もよく表す適切な数のクラスターを見つけるのに役立ちます。

エルボ カーブは、K 平均法クラスタリングで最適なクラスタ数を選択するのに役立つ一般的に使用されるツールです。エルボの点は、理想的なクラスタ数を表します。これにより、データの基礎となる構造とパターンがより適切に捕捉されます。

8. シルエット カーブ

##シルエット カーブ (輪郭係数曲線) は、視覚化ツールの一種です。クラスタリングの品質を向上させるために使用され、最適なクラスター数を選択するためによく使用されます。シルエット係数は、クラスタ内のデータ ポイントの類似性と、クラスタリングにおけるクラスタ間のデータ ポイントの分離の尺度です。

Silhouette Curve は、クラスタリング モデルがデータの固有の構造とパターンを効果的にキャプチャできるように、最適なクラスタ数を選択するのに役立つ強力なツールです。クラスターが多数ある場合、エルボー カーブは効果がないことがよくあります。シルエット カーブの方が良い選択です。

9、ジニ不純物とエントロピー

ジニ不純物 (ジニ不純物) とエントロピー (エントロピー) ) は、データの不純物を評価し、最適な分割プロパティを選択するために、デシジョン ツリーやランダム フォレストなどの機械学習アルゴリズムで一般的に使用される 2 つのメトリクスです。これらは両方とも、データセット内の乱雑さの量を測定して、デシジョン ツリーがデータを分割する方法を選択するのに使用されます。

これらは、デシジョン ツリー内のノードまたは分割の不純性または無秩序を測定するために使用されます。上の図は、さまざまな分割におけるジニ不純物とエントロピーを比較しています。これにより、これらの測定値間のトレードオフについての洞察が得られます。

どちらも、デシジョン ツリーなどの機械学習アルゴリズムにおけるノード分割選択の有効な指標ですが、どちらを選択するかは、特定の問題とデータの特性によって異なります。

10. バイアスと分散のトレードオフ

##バイアスと分散のトレードオフ (バイアスと分散のトレードオフ)は、モデルの予測パフォーマンスと汎化能力のバランスを説明する機械学習における重要な概念です。

バイアスと分散の間にはトレードオフがあります。機械学習モデルをトレーニングする場合、通常、モデルの複雑さが増加すると、バイアスは減少しますが、分散は増加します。一方、モデルの複雑さが減少すると、分散は減少しますが、バイアスは増加します。したがって、モデルがデータ内のパターンを捕捉する (バイアスを低減する) ことと、異なるデータ間で安定した予測を示す (分散を低減する) ことができるというトレードオフ ポイントが存在します。

バイアスと分散のトレードオフを理解することは、機械学習の実践者がモデルをより適切に構築および調整して、より優れたパフォーマンスと汎化機能を実現するのに役立ちます。モデルの複雑さとデータセットのサイズの関係、および過小適合と過適合を回避する方法を強調します。

11. 部分依存関係プロット:

部分依存関係プロット (部分依存関係グラフ) はツールです。機械学習モデルの視覚化と解釈に使用され、モデルの予測に対する個々の特徴の影響を理解するのに特に役立ちます。これらのグラフは、特徴とターゲット変数の間の関係を明らかにし、モデルの動作と決定をより深く理解するのに役立ちます。

部分依存関係プロットは、ブラックボックス機械学習モデルの予測を説明するために、SHAP 値や LIME などの解釈ツールや手法とともによく使用されます。これらは、データ サイエンティストやアナリストがモデルの決定と機能の間の関係を理解し​​やすくする視覚化を提供します。

概要

これらの図は、モデルの評価と解釈に役立つデータ分析と機械学習の分野で一般的に使用される視覚化ツールと概念に触れています。パフォーマンスを向上させ、データ分布を理解し、最適なパラメーターとモデルの複雑さを選択し、予測に対する特徴の影響についての洞察を得ることができます。

以上が11 データ分析と機械学習のための高度な視覚化の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。