データの可視化-カーネル密度推定-

- 作者: Bill Lubanovic,斎藤康毅,長尾高弘
- 出版社/メーカー: オライリージャパン
- 発売日: 2015/12/01
- メディア: 単行本(ソフトカバー)
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目次
前提条件
データ解析の基礎 その3 目次
1. Seabornのインストール
2. ヒストグラム
3. カーネル密度推定
4. 分布の可視化
5. ボックスとプロットとバイオリンプロット
6. 回帰とプロット
7. ヒートマップとクラスタリング
カーネル密度推定
1. コマンドプロンプトでJupyter Notebookを起動します。
jupyter notebook
2. 写経したソースコードはGitHub Repositoryを参照してください。
3. 補足
3.1. カーネル密度推定とは?
ざっくりとした例で言うと、カーネル密度推定とは出口調査により選挙結果を予測することです。
3.2. sns.kdeplot(dframe)は非推奨Warnningが出るため、取り敢えずsns.kdeplot(dframe.X,dframe.Y)で回避することにします。正しい回避策かは調査中。
dframe=pd.DataFrame(dataset2,columns=['X','Y']) sns.kdeplot(dframe)
Out:
C:\Users\<user name>\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\seaborn\distributions.py:630: UserWarning: Passing a 2D dataset for a bivariate plot is deprecated in favor of kdeplot(x, y), and it will cause an error in future versions. Please update your code. warnings.warn(warn_msg, UserWarning)

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎
- 作者: Andreas C. Muller,Sarah Guido,中田秀基
- 出版社/メーカー: オライリージャパン
- 発売日: 2017/05/25
- メディア: 単行本(ソフトカバー)
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参考:
- udemy 実践Pythonデータサイエンス
- カーネル密度推定
- Kernel density estimation
Kernel density estimation - Wikipedia
- Kernel (statistics)
Kernel (statistics) - Wikipedia
- seaborn.kdeplot
seaborn.kdeplot — seaborn 0.8.1 documentation

- 作者: 辻真吾
- 出版社/メーカー: 技術評論社
- 発売日: 2010/04/24
- メディア: 大型本
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