Искусственный интеллект. Машинное обучение - стр. 48
Одним из основных методов визуализации распределения признаков являются гистограммы. Гистограммы представляют собой графическое представление частоты появления значений признака. Они позволяют оценить форму распределения признака и выявить наличие аномалий или выбросов, что может быть важным для последующей обработки данных.
Другим распространенным методом визуализации являются ящики с усами, или "boxplots". Ящики с усами позволяют получить информацию о центральных тенденциях распределения, таких как медиана и квартили, а также выявить наличие выбросов. Они представляют собой прямоугольник, ограниченный квартилями, с усами, которые простираются до минимального и максимального значения данных или до границ выбросов.
Для оценки взаимосвязи между признаками часто используются диаграммы рассеяния. Диаграммы рассеяния представляют собой точечное графическое представление значений двух признаков. Они позволяют оценить направление и силу связи между признаками, что может быть полезно при дальнейшем анализе данных и построении моделей.
Таким образом, проведение визуализации и анализа данных является важным шагом перед построением моделей машинного обучения, поскольку позволяет понять особенности данных, выявить потенциальные проблемы и определить подходящие методы предварительной обработки данных.
Рассмотрим примеры кода для визуализации данных с использованием библиотеки `matplotlib` в Python:
1. Пример гистограммы:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# Данные для визуализации
data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5]
# Построение гистограммы
plt.hist(data, bins=5, color='skyblue', edgecolor='black')
# Добавление названий осей и заголовка
plt.xlabel('Значение')
plt.ylabel('Частота')
plt.title('Пример гистограммы')
# Отображение графика
plt.show()
```
Этот код использует библиотеку `matplotlib.pyplot` для построения гистограммы. Для визуализации используются данные `data`, которые содержат значения признака. Гистограмма строится с помощью функции `hist()`, где параметр `bins` определяет количество столбцов в гистограмме. В данном случае используется 5 столбцов. Цвет гистограммы задается параметром `color`, а цвет краев столбцов – `edgecolor`.
Затем добавляются названия осей и заголовок с помощью функций `xlabel()`, `ylabel()` и `title()`. Наконец, график отображается с помощью функции `show()`.
На получившейся гистограмме мы можем увидеть распределение значений признака от 1 до 5 и их частоту в наборе данных.
2. Пример ящика с усами:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# Данные для визуализации
data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5]
# Построение ящика с усами
plt.boxplot(data)
# Добавление названий осей и заголовка
plt.xlabel('Данные')
plt.ylabel('Значение')
plt.title('Пример ящика с усами')
# Отображение графика
plt.show()
```
На результате данного кода мы видим ящик с усами, который позволяет нам оценить основные статистические характеристики распределения данных.
Этот код использует библиотеку `matplotlib.pyplot` для построения ящика с усами. Данные `data` содержат значения признака, которые мы хотим визуализировать. Функция `boxplot()` используется для построения ящика с усами на основе этих данных.
Затем добавляются названия осей и заголовок с помощью функций `xlabel()`, `ylabel()` и `title()`. Наконец, график отображается с помощью функции `show()`.