绘制核密度估计图

news2024/11/17 11:50:43

简介

核密度估计图(Kernel Density Estimation,KDE)是一种用于估计数据分布的非参数方法,通常用于可视化和理解数据的分布情况。它通过平滑地估计数据的概率密度函数(PDF)来显示数据的分布特征,尤其在连续变量上非常有用。

KDE图通常表现为一条平滑的曲线,描述了数据在特定值附近的密度。这条曲线称为核密度估计。核密度估计是通过将每个数据点视为一个小的概率分布(通常是高斯分布或其他核函数)并将它们叠加而得到的。这样,核密度估计提供了一个对数据分布的连续估计,而不仅仅是一个直方图或散点图。

特点

核密度估计图的主要特点包括:

  1. 平滑性: KDE图是平滑的,不受特定的数据点的影响。这使得它可以更好地捕捉数据的分布特征。

  2. 面积为1: KDE图的总面积在整个范围内等于1,因为它是概率密度函数的估计。

  3. 峰值和谷值: KDE图上的峰值表示数据集中的高密度区域,而谷值表示稀疏区域。

  4. 帮助比较: 使用KDE图,你可以比较不同数据集的分布,或者比较数据在不同条件下的分布。这对于发现数据之间的差异和相似性非常有用。

KDE图通常用于探索数据的分布,分析数据的形状和特性,以及为其他分析和建模任务提供数据的可视化表示。你可以使用数据可视化工具(如Seaborn或Matplotlib)来创建KDE图以更好地理解数据。

绘制

可以使用Python中的Seaborn库的seaborn.kdeplot()函数来绘制核密度估计图(Kernel Density Estimation,KDE)。核密度估计图是一种用于估计数据分布的非参数方法,通常用于可视化数据的连续分布。以下是绘制核密度估计图的示例代码:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 防止中文乱码
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data/data.csv').dropna()

# 分离正负样本
positive_samples = df[df['label'] == 0]
negative_samples = df[df['label'] == 1]

# 创建一个4x4的子图布局,每行4个子图
fig, axes = plt.subplots(4, 4, figsize=(32, 32), dpi=100)
fig.subplots_adjust(hspace=0.5)

# 循环遍历每个特征列,绘制核密度估计图
for i, feature in enumerate(df.columns[:-1]):  # 不包括标签列
    row, col = i // 4, i % 4  # 确定子图的位置
    ax = axes[row, col]
    
    # 绘制正负样本的核密度估计图
    sns.kdeplot(positive_samples[feature], label='标签0', shade=True, ax=ax)
    sns.kdeplot(negative_samples[feature], label='标签1', shade=True, ax=ax)
    
    ax.set_title(feature)
    ax.set_xlabel('Value')
    ax.set_ylabel('Density')
    ax.legend()

# 如果名称太长,可以旋转x轴标签,以免重叠
for ax in axes.flat:
    ax.tick_params(axis='x', rotation=45)

# 显示图形
plt.show()

在这里插入图片描述

分析

以下是一些可以从核密度估计图中分析的信息:

  1. 数据分布比较: 通过观察核密度估计图,可以了解每个特征在正样本和负样本中的数据分布情况。这有助于识别数据中是否存在重叠,以及正负样本之间的相似性或差异。

  2. 峰值和谷值: 核密度估计图上的峰值表示数据中的密集区域,而谷值表示数据中的稀疏区域。可以观察正负样本的峰值和谷值,以确定它们在特征空间中的分布。

  3. 交叉点: 在核密度估计图中,正负样本的核密度曲线交叉的地方可能是有用的特征。如果两个曲线在某个特征值上交叉,这意味着这个特征可能不太适合区分正负样本。

  4. 重叠区域: 如果核密度估计图显示正负样本的核密度曲线在某些特征值上有重叠,那么这些特征值可能不太能区分正负样本。

  5. 明显分离的峰值: 如果核密度估计图显示在某些特征值上正负样本的核密度曲线有明显的分离峰值,那么这些特征值可能对区分正负样本有很好的区分能力。

  6. 特征之间的比较: 如果绘制了多个特征的核密度估计图,可以比较它们来确定哪些特征对正负样本的区分最为有效。通常情况下,具有更大的分离性和较小的重叠的特征更适合用来区分正负样本。

总之,核密度估计图可以帮助你直观地了解数据的分布情况,以及哪些特征对于区分正负样本是有帮助的。在正负样本不平衡的情况下,分析核密度估计图有助于确定哪些特征可能是有助于构建分类模型的重要特征。

另外,如果使用的是训练集和测试集,对比训练集和验证集的核密度估计图在特征筛选中可以发挥关键作用。这种对比有助于评估特征对模型的性能和泛化能力的影响。以下是一些使用对比核密度估计图来筛选特征的方法以及其用途:

  1. 检测特征的分布差异: 通过绘制训练集和验证集的核密度估计图,可以比较它们的形状和分布。如果特征在训练集和验证集之间的分布差异很大,这可能表明特征在模型的泛化性能上存在问题。较大的差异可能意味着模型在验证集上的性能会下降。

  2. 确定稳定性: 稳定性是指特征在不同数据集上的表现是否一致。如果特征在训练集和验证集上的核密度估计图非常相似,那么这些特征可能是稳定的,有助于模型的泛化。

  3. 特征选择: 通过对比核密度估计图,可以识别那些在验证集上表现稳定且分布差异较小的特征。这些特征可能是有用的,可以用来构建稳健的模型。相反,那些在验证集上表现差异大的特征可能需要谨慎考虑是否保留。

  4. 减少过拟合风险: 如果特征在训练集上有很好的性能,但在验证集上表现较差,可能表示过拟合。对比核密度估计图有助于确定是哪些特征引起了过拟合问题,从而进行特征筛选或正则化以减少过拟合的风险。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1117897.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

【广州华锐互动】全屋智能家电VR虚拟仿真演示系统

在过去的几年中,智能家居的概念已经逐渐进入人们的生活。然而,它的真正潜力和最终形态可能还未被完全发掘。一种新兴的技术,虚拟现实(VR),为我们提供了一种全新的方式来理解和体验智能家居。VR公司广州华锐…

C语言——二周目——程序的翻译与执行环境

一、程序环境 对于一个C语言程序的实现,整个过程一般存在两个不同的环境,分别是翻译环境与执行环境。在翻译环境中,我们所写的源代码经过一系列处理被转换成为可执行的机器指令;在执行环境中,会实际执行代码。 整个程序…

基于YOLOv8模型和WiderPerson数据集的行人目标检测系统(PyTorch+Pyside6+YOLOv8模型)

摘要:基于YOLOv8模型和WiderPerson数据集的行人目标检测系统可用于日常生活中检测与定位行人目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测,另外本系统还支持图片、视频等格式的结果可视化与结果导出。本系统采用YOLOv8目标…

该方法仅能传入 lambda 表达式产生的合成类

说明:使用Mybatis-plus查询记录时,出现下面的错误; org.apache.ibatis.builder.BuilderException: Error evaluating expression ew.sqlSegment ! null and ew.sqlSegment ! and ew.nonEmptyOfWhere. Cause: org.apache.ibatis.ognl.OgnlEx…

2016-2023全国MBA国家A类线趋势图:浙大MBA要高多少?

距离2024年MBA联考还有两个月左右的时间,冲刺阶段需要为目标做最后的努力。关于分数的目标,目前国外的大多数MBA项目的录取门槛都是国家A类线,而后续常规批复试后的调剂门槛多数也是国家A类线,所以国家线应该是多数考生的第一目标…

【VS2017】MIDL : CreateFile() error : 2

记录一下这个奇葩的问题,应该不会有人遇到 错误描述 项目用到了windows的rpc,并且是 141_xp 编译的。安装相关组件后,编译报错如标题所示: 解决办法 暂时看到的头绪就是到midl的目录下,修改 midl.exe 的兼容性 C:\P…

java与c++中的交换方法

最近在写算法的时候,遇到一个问题。 java中编写swap(交换)方法还需要传入一个数组,但是在c中则不需要。 可以看到,在没有传入数组进行交换数组元素的时候,交换前与交换后的值是一样的。 而在c中&#xff…

【JavaScript】Map

Map Map 构造器,构造 map 对象。 const map new Map() console.log(map)Entries:存放属性 size:属性的数量get():获取值 has():是否有某个键名(属性) keys():获取所有的键名 set(…

【广州华锐互动】VR营销心理学情景模拟培训系统介绍

在高度竞争的汽车市场中,销售人员需要具备强大的专业知识、引人入胜的销售技巧,以及敏锐的市场洞察力。然而,传统的培训方式往往无法满足这些需求,因为它们往往忽略了实践的重要性。 为了解决这个问题,许多公司开始采用…

python安装第三方包

1 命令行下载 pip install 包名称 进入命令行输入该命令 由于pip是连接的国外的网站进行包的下载,所以有的时候会速度很慢。 我们可以通过如下命令,让其连接国内的网站进行包的安装: pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/s…

STM32F4X之中断二

一、外部中断 外部中断:外部中断的中断是相对于外部中断控制器(EXTI)来说,如下图所示: EXTI掌管着23根中断线,具体分布图下: 16根连接GPIO口,如下图: 所有的0口连接到中…

SDK 窗口程序创建

目录 Windows 窗口 窗口的基本概念 创建一个窗口的流程 句柄 创建窗口 设计注册窗口类 创建窗口 显示和更新窗口 创建消息循环 消息循环 建立消息循环 窗口过程函数 窗口程序模板(多字节) 窗口程序模板(Unicode) Wi…

springBoot--web--http缓存机制测试

springBoot--web--http缓存机制测试 前言1、多端内容适配基于请求头内容协商(默认开启)基于请求参数内容协商(需要开启) 2、默认返回json数据3、设置返回xml数据导入jackson-dataformat-xml包在类文件中添加注解 JacksonXmlRootEl…

Leetcode 1 两数之和 (暴力循环 HashMap* ) 含set、数组、map作哈希表的特性分析*

Leetcode 1 两数之和 (暴力循环 哈希表) 解法1 : 暴力循环解法2 : 哈希表HashMap法:red_circle:为什么想到用哈希表呢?:red_circle:为什么想到用map呢?:red_circle:归纳使用数组、set、map做哈希法: 题目链…

LeetCode 2316. 统计无向图中无法互相到达点对数::广度优先搜索(BFS)

【LetMeFly】2316.统计无向图中无法互相到达点对数:广度优先搜索(BFS) 力扣题目链接:https://leetcode.cn/problems/count-unreachable-pairs-of-nodes-in-an-undirected-graph/ 给你一个整数 n ,表示一张 无向图 中…

WP Ultimate CSV Importer远程代码执行分析-CVE-2023-4142

1.前言 WordPress的WP Ultimate CSV Importer插件易受远程代码执行的攻击 2.影响版本 <=7.9.8(所有用户) 其他版本(管理员 3.漏洞信息 此漏洞发生在ImportHelpers.php中的get_header_values函数。 trim_content数组为漏洞触发位置 $header_trim 的作用是用来存储 $m…

数字医疗解决方案:互联网医院平台的创新应用

互联网医院平台代表了医疗行业的一项巨大创新&#xff0c;它利用数字技术为患者提供了更加便捷和高效的医疗服务。本文将探讨如何创新应用互联网医院平台&#xff0c;使用Python编程语言构建一个简单的远程医疗应用示例。 构建远程医疗应用 在本文中&#xff0c;我们将使用P…

@Cleanup() 使用注意事项

前端时间用lombok 的Cleanup() 想实现线程池的自动关闭&#xff0c;因为使用不当&#xff0c;查bug查了好久&#xff0c;因此写篇博客纪念下&#xff0c;同时也希望读者可以跳过这个坑。 Cleanup修饰的对象&#xff0c;可以在对象资源使用结束后&#xff0c;自动关闭。 1、错…

Map接口遍历方法

public static void main(String[] args) {Map map new HashMap();map.put("邓超", "孙俪");//替换map.put("王宝强", "马蓉");//okmap.put(null, "刘亦菲");//plmap.put("鹿晗", null);//okmap.put("lu汉&…

【微信小程序开发】运用WXS进行后台数据交互

&#x1f973;&#x1f973;Welcome Huihuis Code World ! !&#x1f973;&#x1f973; 接下来看看由辉辉所写的关于小程序的相关操作吧 一.wxs是什么 WXS是指"微信小程序云开发"&#xff08;WeChat Mini Program Cloud Development&#xff09;&#xff0c;是由微信…