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它本质上是单变量的#xff0c;总结了每个属性的分布。它为中间值(即中位数)画一条线。它将在25#xff05;和75#xff05;周围绘制一个框。它还会绘制…
Box和Whisker图(也简称为boxplots)是另一种有用的技术可用于检查每个属性的分布情况。以下是此技术的特点-
它本质上是单变量的总结了每个属性的分布。它为中间值(即中位数)画一条线。它将在25和75周围绘制一个框。它还会绘制晶须这将使对数据的传播有所了解。晶须外的点表示离群值。离群值比中间数据的散布大小大1.5倍。
在以下示例中Python脚本将生成密度图以分配Pima印度糖尿病数据集的属性。
from matplotlib import pyplot
from pandas import read_csv
pathrC:\pima-indians-diabetes.csv
names[preg, plas, pres, skin, test, mass, pedi, age, class]
dataread_csv(path, namesnames)
data.plot(kindbox, subplotsTrue, layout(3,3), sharexFalse,shareyFalse)
pyplot.show()
运行上面代码输出 从上面的属性分布图可以看出年龄测试和皮肤似乎偏向较小的值。 机器学习 中的 箱形图函数 - 无涯教程网无涯教程网提供Box和Whisker图(也简称为boxplots)是另一种有用的技术可用于检查每个属性的分布情况...https://www.learnfk.com/python-machine-learning/machine-learning-with-python-box-and-whisker-plots.html
