pythoniris
發布時間: 2025-03-15 09:05:27
『壹』 Python數據分析03-Iris-箱形圖與outliers
箱形圖在Python數據分析中的應用及異常值識別:
箱形圖的作用:
- 展示數據分布:箱形圖能清晰地展示數據集中樞位置、分布范圍以及異常值。
- 比較不同數據集:在比較不同變數或數據集分布特徵時,箱形圖具有顯著優勢。
箱形圖的繪制方法:
- 確定關鍵點:首先確定數據的最大值、最小值、中位數以及兩個四分位數。
- 畫出箱體:通過連接這些點畫出箱體,再將上邊緣與下邊緣與箱體相連,中位數位於箱體中心。
Python中使用seaborn庫繪制箱形圖:
- 設置參數:可以通過設置x軸、y軸和hue等參數來繪制箱形圖。
- 輔助展示:seaborn庫還提供了stripplot函數來輔助展示數據點的分布,為箱形圖提供更豐富的信息。
異常值的識別:
- 定義:在箱形圖中,任何位於箱體外部的點被視為異常值。
- 實例:在Iris數據集中,通過箱形圖可以識別出Irissetosa品種存在的幾個「越線」異常值,這些數據點在特徵上與該品種的主要特徵不符。
異常值的意義:
- 並非錯誤:異常值在機器學習分類模型中並不一定表示數據錯誤,而是可能為模型提供額外的分類信息或異常情況的指示。
- 實用性:例如,在Iris數據集中,存在一些PetalsLength較短的樣本,雖然它們是異常值,但仍被正確分類為Irissetosa,這展示了箱形圖在識別數據中潛在異常點的實用性。
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