시각화는 복잡한 데이터 패턴과 관계를 직관적이고 이해하기 쉬운 방식으로 전달하는 강력한 도구입니다. 이는 데이터 분석에서 중요한 역할을 하며 원시 데이터나 전통적인 수치 표현에서는 식별하기 어려운 통찰력을 제공합니다.
복잡한 데이터 패턴과 관계를 이해하려면 시각화가 중요합니다. 데이터의 정보를 공개하고 복잡한 데이터를 더 이해하기 쉽고 의미 있게 만드는 데 도움이 되는 가장 중요하고 꼭 알아야 할 11가지 차트를 소개합니다.
KS Plot은 분포 차이를 평가하는 데 사용됩니다. 핵심 아이디어는 두 분포의 누적 분포 함수(CDF) 사이의 최대 거리를 측정하는 것입니다. 최대 거리가 작을수록 동일한 분포에 속할 가능성이 높아집니다. 따라서 주로 "플롯"이라기보다는 분포의 차이를 확인하기 위한 "통계적 테스트"로 해석됩니다.
SHAP Plot은 특성 간의 상호 작용/종속성을 고려하여 모델 예측에 대한 특성의 중요성을 요약합니다. 기능의 다양한 값(낮음 또는 높음)이 전체 출력에 어떤 영향을 미치는지 결정할 때 유용합니다.
ROC 곡선은 다양한 분류 임계값에 걸쳐 참양성률(좋은 성능)과 거짓양성률(나쁜 성능) 간의 균형을 설명합니다. 이는 서로 다른 임계값에서 분류기의 민감도(참양성률, TPR)와 특이성(진음성률, TNR) 간의 균형을 보여줍니다.
ROC 곡선은 일반적으로 사용되는 도구로, 특히 의료 진단 테스트, 기계 학습 분류기, 위험 모델 등의 성능을 평가하는 데 적합합니다. ROC 곡선을 분석하고 AUC를 계산하면 분류기의 성능을 더 잘 이해하고, 적절한 임계값을 선택하고, 다양한 모델 간의 성능을 비교할 수 있습니다.
Precision-Recall(정밀-리콜) 곡선은 분류 모델의 성능을 평가하는 또 다른 중요한 도구로, 특히 불균형 클래스 분포에 적합합니다. 긍정적인 클래스와 부정적인 클래스 샘플의 수에 큰 차이가 있습니다. 이 곡선은 양성 범주의 모델 예측 정확도와 모든 참양성 사례를 찾는 능력에 중점을 둡니다. 다양한 분류 임계값 간의 정밀도와 재현율 간의 균형을 설명합니다.
QQ 플롯(Quantile-Quantile Plot, Quantile-Quantile Plot)은 두 데이터 세트의 분위수 분포가 유사한지 비교하는 데 사용되는 방법입니다. 이는 데이터 세트가 정규 분포와 같은 특정 이론적 분포를 따르는지 확인하는 데 자주 사용됩니다.
관측 데이터와 이론적 분포 간의 분포 유사성을 평가합니다. 두 분포의 분위수가 표시됩니다. 직선으로부터의 이탈은 가정된 분포로부터의 이탈을 나타냅니다.
QQ Plot은 특히 통계 모델링 및 데이터 분석에서 데이터 분포를 조사하는 데 사용할 수 있는 직관적인 도구입니다. QQ 플롯에서 점의 위치를 관찰하면 데이터가 특정 이론적 분포를 따르는지 또는 이상값이나 편차가 있는지 이해할 수 있습니다.
누적 설명 분산 도표(누적 설명 분산 도표)는 데이터를 설명하는 데 도움이 되는 주성분 분석(PCA)과 같은 차원 축소 기술에 일반적으로 사용되는 차트입니다. 분산 정보를 확인하고 데이터를 나타내는 데 적합한 차원을 선택합니다.
데이터 과학자와 분석가는 누적 설명 분산 도표의 정보를 기반으로 적절한 수의 주성분을 선택하여 차원 축소 후에도 데이터 특성을 효과적으로 나타낼 수 있습니다. 이를 통해 데이터 차원을 줄이고, 모델 훈련 효율성을 향상시키며, 성공적인 작업 완료를 지원하는 데 충분한 정보를 유지할 수 있습니다.
엘보우 곡선은 K-Means 클러스터링에서 최적의 클러스터 수(클러스터 수)를 결정하는 데 사용되는 시각화 도구입니다. K-Means는 데이터 포인트를 여러 클러스터 또는 그룹으로 분류하는 데 일반적으로 사용되는 비지도 학습 알고리즘입니다. 엘보 곡선은 데이터 구조를 가장 잘 표현하는 데 적합한 클러스터 수를 찾는 데 도움이 됩니다.
엘보우 곡선은 K-평균 클러스터링에서 최적의 클러스터 수를 선택하는 데 일반적으로 사용되는 도구입니다. 팔꿈치에 있는 점은 이상적인 클러스터 수를 나타냅니다. 이는 데이터의 기본 구조와 패턴을 더 잘 포착합니다.
실루엣 곡선(실루엣 계수 곡선)은 군집화 품질을 평가하는 데 사용되는 시각적 도구이며 최적의 군집 수를 선택하는 데 도움이 되는 경우가 많습니다. 실루엣 계수는 클러스터 내 데이터 포인트의 유사성과 클러스터링에서 클러스터 간의 데이터 포인트 분리를 측정한 것입니다.
실루엣 곡선은 클러스터링 모델이 데이터의 본질적인 구조와 패턴을 효과적으로 캡처할 수 있도록 최적의 클러스터 수를 선택하는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다. 팔꿈치 곡선은 군집이 많을 때 효과적이지 않은 경우가 많습니다. 실루엣 커브가 더 나은 선택입니다.
지니 불순물 및 엔트로피는 의사결정 트리 및 랜덤 포레스트와 같은 기계 학습 알고리즘에 일반적으로 사용되는 두 가지 지표입니다. 데이터 불순물을 평가하고 최적의 분할 속성을 선택합니다. 둘 다 의사결정 트리가 데이터 분할 방법을 선택하는 데 도움이 되도록 데이터 세트의 혼란 정도를 측정하는 데 사용됩니다.
결정 트리에서 노드 또는 분할의 불순물이나 무질서를 측정하는 데 사용됩니다. 위 그림은 서로 다른 분할에서 지니 불순도와 엔트로피를 비교하여 이러한 측정값 간의 균형에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
둘 다 의사 결정 트리와 같은 기계 학습 알고리즘에서 노드 분할 선택에 유효한 지표이지만 어느 것을 선택할지는 특정 문제 및 데이터 특성에 따라 다릅니다.
Bias-Variance Tradeoff(편향-분산 트레이드오프)는 기계 학습에서 중요한 개념으로, 모델의 예측 성능과 일반화 능력 사이의 관계를 설명하는 데 사용됩니다. 균형.
편향과 분산 사이에는 균형이 있습니다. 기계 학습 모델을 훈련할 때 모델 복잡성이 증가하면 일반적으로 편향이 감소하지만 분산이 증가하고, 모델 복잡성이 감소하면 분산이 감소하지만 편향이 증가합니다. 따라서 모델이 데이터의 패턴을 캡처하고(편향 감소) 다양한 데이터에 걸쳐 안정적인 예측을 표시할 수 있는(분산 감소) 트레이드오프 지점이 있습니다.
편향-분산 균형을 이해하면 기계 학습 실무자가 모델을 더 잘 구축하고 조정하여 더 나은 성능과 일반화 기능을 달성하는 데 도움이 됩니다. 모델 복잡성과 데이터 세트 크기 간의 관계와 과소적합 및 과적합을 방지하는 방법을 강조합니다.
부분 종속성 도표(부분 종속성 도표)는 기계 학습 모델을 시각화하고 설명하는 도구로, 특히 모델 예측에 대한 개별 기능의 영향을 이해하는 데 유용합니다. 이러한 그래프는 모델의 동작과 결정을 더 잘 이해할 수 있도록 기능과 대상 변수 간의 관계를 밝히는 데 도움이 됩니다.
부분 종속성 플롯은 블랙박스 기계 학습 모델의 예측을 설명하는 데 도움이 되도록 SHAP 값, LIME 등과 같은 해석 도구 및 기법과 함께 자주 사용됩니다. 이는 데이터 과학자와 분석가가 모델의 결정과 기능 간의 관계를 더 쉽게 이해할 수 있도록 시각화를 제공합니다.
이 차트는 모델 성능을 평가 및 해석하고, 데이터 분포를 이해하고, 최상의 매개변수와 모델을 선택하는 데 도움이 되는 데이터 분석 및 기계 학습 분야에서 일반적으로 사용되는 시각화 도구 및 개념을 다룹니다. 통찰력 기능이 예측에 미치는 영향.
위 내용은 데이터 분석 및 기계 학습을 위한 11가지 고급 시각화의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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