通过 Seaborn Plots 和 Matplotlib 可视化 ML 数据集

在机器学习中，数据可视化是一项重要的任务，可视化可以帮助我们更好的理解数据，并为我们选择合适的算法和数据处理技术提供指导。本文将介绍如何使用 Seaborn Plots 和 Matplotlib 来可视化机器学习数据集。

准备工作

在开始之前，请确保已经安装了以下几个Python库：

• pandas - 用于数据处理
• numpy - 用于数值计算
• matplotlib - 用于绘图
• seaborn - 用于高级可视化

你可以通过以下命令来安装它们：

pip install pandas numpy matplotlib seaborn

加载数据集

我们首先需要加载相应的数据集。在本文中，我们将使用鸢尾花分类数据集。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

iris = sns.load_dataset("iris")

散点图

散点图是一种常见的可视化方式，它可以显示两个变量之间的关系。在 Seaborn 中，我们可以使用 scatterplot() 函数来绘制散点图。

sns.scatterplot(x="sepal_length", y="sepal_width", hue="species", data=iris)
plt.show()

箱线图

箱线图可以显示一组数据的中位数、分位数、异常值等信息。在 Seaborn 中，我们可以使用 boxplot() 函数来绘制箱线图。

sns.boxplot(x="species", y="petal_length", data=iris)
plt.show()

直方图

直方图可以显示数据的分布情况。在 Seaborn 中，我们可以使用 distplot() 函数来绘制直方图。

sns.distplot(iris["petal_width"], kde=False)
plt.show()

热力图

热力图可以显示一组数据的相关性。在 Seaborn 中，我们可以使用 heatmap() 函数来绘制热力图。

corr = iris.corr()
sns.heatmap(corr, cmap="coolwarm", annot=True)
plt.show()

总结

本文介绍了如何使用 Seaborn Plots 和 Matplotlib 来可视化机器学习数据集，其中包括散点图、箱线图、直方图和热力图。这些可视化方法可以帮助我们更好的理解数据集，为我们选择合适的算法和数据处理技术提供指导。