数据可视化在特征分布对比中的应用

数据可视化在特征分布对比中的应用

1. 引言

在机器学习系统开发和维护过程中,特征分布对比是评估数据质量和模型鲁棒性的关键环节。当训练数据与测试数据分布存在偏差,或生产环境中的数据分布随时间发生变化时,模型性能通常会显著下降。有效的数据可视化不仅能帮助检测这些分布差异,还能深入了解其本质和成因。本文将深入探讨数据可视化在特征分布对比中的应用技术、方法和最佳实践。

正如著名统计学家 John Tukey 所言:“数据可视化的价值在于发现你不知道你在寻找的东西。” 在特征分布对比中,适当的可视化技术能够揭示单纯数值统计无法呈现的模式和洞察。

2. 单特征分布可视化技术

2.1 KDE图:核密度估计原理与实现

核密度估计(Kernel Density Estimation, KDE)是一种非参数方法,用于估计随机变量的概率密度函数。KDE图比传统直方图更平滑,能更准确地反映连续数据的分布特性。

核密度估计原理

KDE通过在每个数据点上放置一个核函数(通常是高斯核),然后将所有核函数加和得到平滑的密度估计:

f ^ h ( x ) = 1 n h ∑ i = 1 n K ( x − x i h ) \hat{f}_h(x) = \frac{1}{nh} \sum_{i=1}^n K\left(\frac{x-x_i}{h}\right) f^h(x)=nh1i=1nK(hxxi)

其中:

  • K K K 是核函数
  • h h h 是带宽参数,控制平滑程度
  • x i x_i xi 是数据点
实现示例

以下代码展示如何使用Seaborn创建KDE图对比训练集与测试集的特征分布:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as snsdef plot_kde_comparison(train_feature, test_feature, feature_name, ax=None):"""绘制训练集和测试集特征的KDE对比图"""if ax is None:fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))# 使用Seaborn的kdeplot绘制核密度估计sns.kdeplot(train_feature, label='Train', fill=True, alpha=0.5, linewidth=2, color='blue', ax=ax)sns.kdeplot(test_feature, label='Test', fill=True, alpha=0.5, linewidth=2, color='orange', ax=ax)# 添加统计信息ax.text(0.05, 0.85, f'Train μ={np.mean(train_feature):.2f}, σ={np.std(train_feature):.2f}\n'f'Test μ={np.mean(test_feature):.2f}, σ={np.std(test_feature):.2f}', transform=ax.transAxes, bbox=dict(facecolor='white', alpha=0.8))ax.set_title(f'Feature Distribution: {feature_name}')ax.set_xlabel('Feature Value')ax.set_ylabel('Density')ax.legend()return ax

2.2 CDF图:累积分布函数与KS检验的可视化理解

累积分布函数(Cumulative Distribution Function, CDF)展示了变量小于或等于特定值的概率。CDF图在检测分布差异时特别有用,它是Kolmogorov-Smirnov检验的视觉基础。

CDF与KS检验关系

KS检验计算两个经验累积分布函数之间的最大垂直距离:

D n , m = sup ⁡ x ∣ F 1 , n ( x ) − F 2 , m ( x ) ∣ D_{n,m} = \sup_x |F_{1,n}(x) - F_{2,m}(x)| Dn,m=xsupF1,n

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.mzph.cn/bicheng/73718.shtml

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email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

依赖倒置 DIP、依赖注入 DI、控制反转 IoC 和工厂模式

1. 依赖倒置 依赖倒置原则(Dependency Inversion Principle, DIP)是 SOLID 原则中的一项,其核心思想是通过抽象解耦高层模块和低层模块,使二者都依赖于抽象而非具体实现。 依赖反转/倒置的体现:传统依赖方向是高层模块…

UnitTest框架管理测试用例——python自动化测试

UnitTest框架 UnitTest是Python自带一个单元测试框架,常用它来做单元测试。 注意:对于测试来说,UnitTest框架的作用是 自动化脚本(用例代码)执行框架————(使用UnitTest框架来管理 运行多个测试用例的) 为什么使用UnitTest框架 能够组织多个用例去执…

Vue 过滤器深度解析与应用实践

文章目录 1. 过滤器概述1.1 核心概念1.2 过滤器生命周期 2. 过滤器基础2.1 过滤器定义2.2 过滤器使用 3. 过滤器高级用法3.1 链式调用3.2 参数传递3.3 动态过滤器 4. 过滤器应用场景4.1 文本格式化4.2 数字处理4.3 数据过滤 5. 性能优化与调试5.1 性能优化策略5.2 调试技巧 6. …

ngx_http_module_t

定义在 src\http\ngx_http_config.h typedef struct {ngx_int_t (*preconfiguration)(ngx_conf_t *cf);ngx_int_t (*postconfiguration)(ngx_conf_t *cf);void *(*create_main_conf)(ngx_conf_t *cf);char *(*init_main_conf)(ngx_conf_t *cf, void *conf);…

每日定投40刀BTC(9)20250312 - 20250315

定投截图 区块链相关新闻 BTC价格一度跌破8万美元 3月14日,BTC价格盘中跌破8万美元,最低报79,954.60美元,日内下跌1.34%,市场情绪一度转为谨慎 BTC价格波动背后的原因 经济环境变化、市场情绪波动以及政策监管动态是导致BTC价…

Matlab 汽车二自由度转弯模型

1、内容简介 Matlab 187-汽车二自由度转弯模型 可以交流、咨询、答疑 2、内容说明 略 摘 要 本文前一部分提出了侧偏角和横摆角速度作为参数。描述了车辆运动的运动状态,其中文中使用的参考模型是二自由度汽车模型。汽车速度被认为是建立基于H.B.Pacejka的轮胎模…

CentOS 6 YUM源切换成国内yum源

由于 CentOS 6 已于 2020 年 11 月进入 EOL(End of Life),官方软件源已不再提供更新,因此你可能会遇到 yum makecache 命令失败的问题。以下是解决该问题的详细步骤: ### 解决方案 1. **备份原有 yum 源文件** bash …

Leetcode 3483. Unique 3-Digit Even Numbers

Leetcode 3483. Unique 3-Digit Even Numbers 1. 解题思路2. 代码实现 题目链接:3483. Unique 3-Digit Even Numbers 1. 解题思路 这一题其实是一个easy的题目,因为限制条件有限,最暴力的方法就是直接遍历一下100到999的全部数字&#xff…

《基于深度学习的高分卫星图像配准模型研发与应用》开题报告

目录 1. 选题的背景和意义 1.1 选题的背景 1.2 国内外研究现状 1.3 发展趋势 2.研究的基本内容 2.1 主要研究内容 (1)训练与测试数据集构建 (2)基于深度学习的高精度卫星影像配准模型 (3&#xff0…

【Python 算法零基础 1.线性枚举】

我装作漠视一切,以为这样就可以不在乎 —— 25.3.17 一、线性枚举的基本概念 1.时间复杂度 线性枚举的时间复杂度为 O(nm),其中 n是线性表的长度。m 是每次操作的量级,对于求最大值和求和来说,因为操作比较简单,所以 …

前端性能优化回答思路

前端性能优化是面试中经常涉及的一个话题,面试官通常希望了解你在实际项目中如何处理性能瓶颈,如何识别和优化性能问题。以下是一些前端性能优化的常见问题以及你可以用来回答的思路: 如何提升页面加载速度? 回答思路&#xff1…

02-Canvas-fabric.ActiveSelection

fabric.ActiveSelection fabric.ActiveSelection 用于表示当前选中的多个对象(即多选状态)。 当用户在画布上选择多个对象时,Fabric.js 会自动将这些对象包装在fabric.ActiveSelection 实例中,以便统一操作(如移动、缩…

Leetcode——151.反转字符串中的单词

题解一 思路 最开始的想法是把一个字符串分为字符串数组,但是不知道一共有几个单词(当时没想起来split()),所以选择了用ArrayList储存字符串,在输出时没有考虑ArrayList可以存储空字符串,所以最开始的输出…

Oracle检索数据

一、Oracle用户模式与模式 对象 1.概念 模式就是数据库对象的集合,数据库对象包括表、函数、索引、视图、过程。 2.示例模式scott SQL> select table_name from user_tables;TABLE_NAME ------------------------------------------------------------------…

Java学习------static、final、this、super关键字

1. static关键字 static修饰的变量叫做静态变量。当所有对象的某个属性的值是相同的,建议将该属性定义为静态变量,来节省内存的开销。静态变量在类加载时初始化,存储在堆中。static修饰的方法叫做静态方法。所有静态变量和静态方法&#xff…

一个简单的 **猜数字游戏** 的 C 语言例程

一个简单的 猜数字游戏 的 C 语言例程&#xff0c;代码包含详细注释&#xff0c;适合学习和练习基础语法&#xff1a; #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> // 用于生成随机数种子int main() {int target, guess, attempts 0;srand…

Keepalived 多主模型与 LVS 高可用

一.Keepalived多主模型 Keepalived多主模型概念 如上图&#xff0c;keepalived主从架构性能损耗较严重&#xff0c;如果业务分类明确&#xff0c;则可以配置keepalived多主模型降低损耗&#xff0c;两台keepalived互为主备&#xff0c;如&#xff1a;订单业务走keepalived1&am…

RISCV虚拟化环境搭建

概要 本文记搭建 RISCV 虚拟化环境的流程。 整体架构 我们使用 QEMU 来模拟 RISCV 的各种硬件扩展环境&#xff0c;通过 QEMU 启动 Ubuntu 作为我们的 Host 来在 Host 之中通过 KVMTOOL 来运行 Guest&#xff0c;学习 RISCV 的虚拟化。 目前我的 X86_64 主机使用的是 Ubunt…

书摘 ASP.NET Core技术内幕与项目实战:基于DDD与前后端分离

IT行业的发展瞬息万变,新技术层出不穷,很多技术人员出于个人兴趣、个人职业发展等考虑而选择一些流行的新技术,他们会把各种复杂的架构模式、高精尖的技术都加入架构中,这增加了项目的复杂度、延长了交付周期、增加了项目的研发成本。有些技术并不符合公司的情况,最后项目…

神策数据接入 DeepSeek,AI 赋能数据分析与智能运营

在 AI 技术迅猛发展的浪潮下&#xff0c;神策数据正在加速推进人工智能在数据分析和智能运营领域的深度应用。近日&#xff0c;神策数据宣布全面接入 DeepSeek&#xff0c;为企业客户带来更加智能化、高效的数据分析与智能运营服务。这一举措展现了神策数据在人工智能方向的探索…