바이올린 플롯 : 데이터 배포를 시각화하기위한 도구

바이올린 플롯 : 강력한 데이터 시각화 도구

이 기사는 매력적인 데이터 시각화 기술 병합 박스 플롯 및 밀도 플롯 인 바이올린 플롯을 탐구합니다. 우리는 이러한 플롯이 데이터 패턴을 어떻게 공개하여 데이터 과학자와 기계 학습 전문가에게 귀중한 방법을 탐구합니다. 이 안내서는 실용적인 기술과 파이썬 예제를 제공하여 정보에 입각 한 결정과 복잡한 데이터 세트의 효과적인 의사 소통을 강화합니다.

주요 학습 결과 :

• 바이올린 플롯의 핵심 구성 요소와 특성을 이해하십시오.
• 박스 플롯 및 밀도 플롯과 바이올린 플롯을 구별합니다.
• 머신 러닝 및 데이터 분석에서 바이올린 플롯의 응용 프로그램을 탐색하십시오.
• Python 코드를 사용하여 이러한 플롯을 작성하고 비교하는 실습 경험을 얻으십시오.
• 탐색 적 데이터 분석 (EDA) 및 모델 평가에서 바이올린 플롯의 중요성을 인식하십시오.

목차 :

• 소개
• 바이올린 음모 이해
• 데이터 분석 및 기계 학습의 응용 프로그램
• 바이올린, 박스 및 밀도 플롯 비교
• 결론
• 자주 묻는 질문

바이올린 음모 해독 :

바이올린 플롯은 박스 플롯과 밀도 플롯을 결합하여 데이터를 시각화하는 정교한 방법을 제공합니다. 기초는 임의 변수의 확률 밀도 함수 (PDF)를 추정하기위한 비모수 적 방법 인 커널 밀도 추정 (KDE)에 있습니다. KDE는 데이터 포인트를 부드럽게하여 데이터 배포의 지속적인 표현을 제공합니다.

주요 KDE 개념에는 다음이 포함됩니다.

• 커널 기능 : 대상 지점으로부터의 거리에 따라 가중치를 할당하여 데이터 포인트를 부드럽게하는 기능. 가우스 커널은 일반적이지만 다른 커널 (선형, Epanechnikov)이 존재합니다.
• 대역폭 : KDE의 부드러움을 제어합니다. 큰 대역폭은 상당히 매끄럽고 작은 대역폭은 과도하게됩니다.
• 추정 : KDE에는 각 데이터 포인트에 커널을 배치하고 전체 밀도 추정치를 합산하는 것이 포함됩니다. 수학적 표현은 다음과 같습니다.

바이올린 플롯은 중앙 상자 플롯의 양쪽에 KDE를 반영하여 바이올린 모양을 만듭니다. 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

• 중앙 상자 플롯 : 중앙값 및 사 분위수 범위 (IQR)를 보여줍니다.
• 밀도 플롯 : 데이터 확률 밀도를 보여주는 고환 영역을 강조합니다.
• 축 : x 축은 범주/그룹을 나타내고 y 축에는 데이터 분포가 표시됩니다.

바이올린 플롯은 복잡한 분포로 뛰어나 다중 유체 및 특이 치가 나타납니다. 그러나 그들의 복잡성은 데이터 시각화에 익숙하지 않은 사람들의 직관을 감소시킬 수 있습니다.

데이터 과학 및 기계 학습의 응용 프로그램 :

바이올린 플롯은 다양한 시나리오에서 사용을 찾습니다.

• 기능 분석 : 기능 분포 이해, 특이 치 식별 및 범주 간 분포 비교.
• 모델 평가 : 예측 및 실제 값 비교하여 편향 및 분산을 감지합니다.
• 하이퍼 파라미터 튜닝 : 다양한 하이퍼 파라미터 설정에서 모델 성능을 비교합니다.

시각화 방법 비교 :

인기있는 파이썬 라이브러리 인 Seaborn을 사용하여 바이올린, 상자 및 밀도 플롯을 비교해 봅시다.

1 단계 : 라이브러리 설치

 ! PIP Seaborn Matplotlib Pandas Numpy를 설치하십시오
print ( '라이브러리 가져 오기 ...', end = '')
SABORN을 SNS로 수입하십시오
matplotlib.pyplot을 plt로 가져옵니다
팬더를 PD로 가져옵니다
Numpy를 NP로 가져옵니다
print ( 'done')

2 단계 : 합성 데이터를 생성합니다

 np.random.seed (11)
data = pd.dataframe ({{
    '카테고리': np.random.choice ([ 'a', 'b', 'c'], size = 100),
    '가치': np.random.randn (100)
})

3 단계 : 데이터 요약

 print (data.head ())
print (data.describe (포함 = 'all'))
print (data [ 'category']. value_counts ())
print (data.isnull (). sum ())

4 단계 : 플롯을 생성합니다

 그림, Axes = plt.subplots (1, 3, figsize = (18, 6))
sns.ViolInPlot (x = 'category', y = 'value', data = data, ax = axes [0])
축 [0] .set_title ( '바이올린 플롯')
sns.boxPlot (x = 'category', y = 'value', data = data, ax = axes [1])
Axes [1] .set_title ( 'Box Plot')
데이터 카테고리 [ '범주']. 고유 한 () :
    sns.kdeplot (data [data [ 'category'] == category] [ 'value'], label = category, ax = axes [2])
Axes [2] .set_title ( '밀도 플롯')
축 [2] .Legend (title = 'category')
plt.tight_layout ()
plt.show ()

산출:

결론:

효과적인 데이터 시각화는 기계 학습에서 중요합니다. 바이올린 플롯은 세부 사항과 요약 통계의 강력한 조합을 제공하여 기능 엔지니어링 및 선택을 향상시킵니다. 다양한 데이터 유형을 분석하여 의사 결정 및 커뮤니케이션 개선을위한 숨겨진 패턴과 이상을 드러냅니다.

주요 테이크 아웃 :

• 바이올린 플롯은 밀도 플롯 디테일과 박스 플롯 요약 통계를 결합합니다.
• 다양한 데이터 유형으로 작업하고 다재다능합니다.
• 기능 분석, 모델 평가 및 하이퍼 파라미터 최적화를 지원합니다.
• Seaborn과 같은 라이브러리는 Python에서 자신의 창작물을 단순화합니다.
• 그들은 복잡한 데이터 분포를 효과적으로 전달합니다.

자주 묻는 질문 :

Q1 : 바이올린 플롯은 기능 분석에 어떻게 도움이됩니까? A1 : 데이터 배포 형태를 공개하고 트렌드와 특이 치를 강조하고 분포를 비교하여 기능 선택을 용이하게합니다.

Q2 : 대형 데이터 세트를 처리 할 수 ​​있습니까? A2 : 그렇습니다. 그러나 명확성을 유지하기 위해 KDE 대역폭을 조정하십시오.

Q3 : 여러 피크를 해석하는 방법? A3 : 다중 피크는 별개의 데이터 클러스터 또는 모드를 나타내며 하위 그룹을 제안합니다.

Q4 : 파이썬에서 모양을 사용자 정의하는 방법은 무엇입니까? A4 : Seaborn 및 Matplotlib는 색상, 너비 및 KDE 대역폭에 대한 매개 변수를 제공합니다.

(참고 :이 기사에 사용 된 이미지는 [귀하의 이름/조직]이 소유하지 않으며 저자의 허가와 함께 사용됩니다.)

위 내용은 바이올린 플롯 : 데이터 배포를 시각화하기위한 도구의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!