データ分析と機械学習のための 11 の高度な視覚化

視覚化は、複雑なデータ パターンと関係性を直感的でわかりやすい方法で伝えるための強力なツールです。これらはデータ分析において重要な役割を果たし、生データや従来の数値表現からは判別が難しい洞察を提供します。

視覚化は複雑なデータのパターンと関係を理解するために不可欠です。ここでは、データ内の情報を明らかにし、複雑なデータをより理解しやすく有意義なものにするのに役立つ、最も重要で知っておくべき 11 のグラフについて説明します。

1. KSプロット

KS プロットは分布の違いを評価するために使用されます。中心となる考え方は、2 つの分布の累積分布関数 (CDF) 間の最大距離を測定することです。最大距離が小さいほど、同じ分布に属する可能性が高くなります。したがって、これは主に「グラフ」ではなく、分布の違いを判断するための「統計テスト」として解釈されます。

2. SHAPプロット

SHAP プロットは、特徴間の相互作用/依存関係を考慮して、予測をモデル化するための特徴の重要性を要約します。 1 つの機能の異なる値 (低または高) が全体の出力にどのように影響するかを判断するのに役立ちます。

3. ROC曲線

ROC 曲線は、さまざまな分類しきい値にわたる真陽性率 (良好なパフォーマンス) と偽陽性率 (悪いパフォーマンス) 間のトレードオフを表します。これは、さまざまなしきい値での分類器の感度 (真陽性率、TPR) と特異度 (真陰性率、TNR) 間のトレードオフを示しています。

ROC 曲線はよく使用されるツールであり、特に医療診断テスト、機械学習分類器、リスク モデルなどのパフォーマンスを評価するのに役立ちます。 ROC 曲線を分析し、AUC を計算することで、分類器のパフォーマンスをより深く理解し、適切なしきい値を選択し、異なるモデル間のパフォーマンスを比較することができます。

4. 適合率-再現率曲線

適合率-再現率曲線は、特に正と負のクラスのサンプル数が大きく異なる不均衡なクラス分布の問題の場合、分類モデルのパフォーマンスを評価するためのもう 1 つの重要なツールです。この曲線は、正のクラスに対するモデルの予測精度と、すべての真正の例を見つける能力に焦点を当てています。さまざまな分類しきい値における精度と再現率のトレードオフについて説明します。

5. QQプロット

QQ プロット (Quantile-Quantile プロット) は、2 つのデータ セットの分位分布が類似しているかどうかを比較するために使用されるデータ視覚化ツールです。これは、データ セットが正規分布などの特定の理論的分布に準拠しているかどうかを確認するためによく使用されます。

観測データと理論分布間の分布の類似性を評価します。両方の分布の分位数がプロットされます。直線からの偏差は、想定される分布からの偏差を示します。

QQ プロットは、特に統計モデリングやデータ分析において、データの分布を調べるために使用できる直感的なツールです。 QQ プロット上の点の位置を観察することで、データが特定の理論分布に準拠しているかどうか、または外れ値や偏差があるかどうかを理解できます。

6. 累積説明分散プロット

累積説明分散プロットは、主成分分析 (PCA) などの次元削減手法でよく使用されるチャートで、データに含まれる分散情報を説明し、データを表す適切な次元を選択するのに役立ちます。

データ サイエンティストとアナリストは、累積説明分散プロットの情報を使用して適切な数の主成分を選択し、次元削減後もデータの特性を効果的に表現できるようにします。これにより、データの次元が削減され、モデルのトレーニング効率が向上し、タスクの正常な完了をサポートするのに十分な情報が保持されます。

7. 肘のカーブ

エルボー曲線は、K-Means クラスタリングで最適なクラスター数 (クラスターの数) を決定するのに役立つ視覚化ツールです。 K-Means は、データ ポイントを異なるクラスターまたはグループに分類するためによく使用される教師なし学習アルゴリズムです。エルボー カーブは、データの構造を最もよく表す適切なクラスター数を見つけるのに役立ちます。

エルボー曲線は、K-Means クラスタリングで最適なクラスター数を選択するためによく使用されるツールであり、エルボーの点は理想的なクラスター数を表します。これにより、データの固有の構造とパターンをより適切に捉えることができます。

8. シルエットカーブ

シルエット カーブは、クラスタリング品質を評価するための視覚化ツールであり、最適なクラスタ数を選択するためによく使用されます。シルエット係数は、クラスター内のデータ ポイントの類似性とクラスター間のデータ ポイントの分離を測る指標です。

シルエット カーブは、クラスタリング モデルがデータの固有の構造とパターンを効果的に捉えられるように、最適なクラスター数を選択するのに役立つ強力なツールです。クラスターが多数ある場合、エルボー カーブは通常は効果的ではありません。シルエットカーブの方が良い選択です。

9. ジニ不純度とエントロピー

ジニ不純度とエントロピーは、データの不純度を評価し、最適な分割属性を選択するために、決定木やランダムフォレストなどの機械学習アルゴリズムで一般的に使用される 2 つの指標です。どちらもデータセット内の混沌の量を測定し、決定木がデータを分割する方法を選択するのに役立ちます。

これらは、決定木内のノードまたは分割の不純度または無秩序を測定するために使用されます。上の図は、さまざまな分割におけるジニ不純度とエントロピーを比較しており、これらのメトリック間のトレードオフについての洞察を提供します。

どちらも、決定木などの機械学習アルゴリズムにおけるノード分割選択の有効なメトリックですが、どちらを選択するかは、特定の問題とデータの特性によって異なります。

10. バイアスと分散のトレードオフ

バイアスと分散のトレードオフは機械学習における重要な概念であり、モデルの予測性能と一般化能力のバランスを説明するために使用されます。

バイアスと分散の間にはトレードオフがあります。機械学習モデルをトレーニングする場合、モデルの複雑さが増すと通常バイアスは減少しますが分散は増加します。一方、モデルの複雑さが減ると分散は減少しますがバイアスは増加します。したがって、モデルがデータのパターンを捉えられる（バイアスが減少する）と同時に、異なるデータにわたって安定した予測を示す（分散が減少する）というトレードオフが存在します。

バイアスと分散のトレードオフを理解することで、機械学習の専門家はモデルをより適切に構築および調整し、より優れたパフォーマンスと一般化を実現できるようになります。モデルの複雑さとデータセットのサイズの関係、およびアンダーフィットとオーバーフィットを回避する方法について説明します。

11. 部分依存関係プロット:

部分依存関係プロットは、機械学習モデルを視覚化および解釈するためのツールであり、個々の機能がモデルの予測に与える影響を理解するのに特に役立ちます。これらのプロットは、特徴とターゲット変数の関係を明らかにし、モデルの動作と決定をより深く理解するのに役立ちます。

部分依存関係プロットは、ブラックボックス機械学習モデルの予測を説明するために、SHAP 値、LIME などの解釈ツールやテクニックとともによく使用されます。これらは、データ サイエンティストやアナリストがモデルの決定や機能間の関係を理解し​​やすくする視覚化を提供します。

要約する

これらのチャートは、データ分析と機械学習の分野で一般的に使用される視覚化ツールと概念をカバーしており、モデルのパフォーマンスを評価および説明し、データ分布を理解し、最適なパラメーターとモデルの複雑さを選択し、機能が予測に与える影響についての洞察を得るのに役立ちます。