5.12. Análise Exploratória de Dados com Matplotlib e Seaborn: Uso de pairplots para visualizar relações em múltiplas dimensões

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5.12. Análise Exploratória de Dados com Matplotlib e Seaborn: Uso de pairplots para visualizar relações em múltiplas dimensões

A análise exploratória de dados (AED) é uma etapa fundamental no processo de aprendizado de máquina e deep learning. Ela permite que os cientistas de dados compreendam melhor a estrutura, as relações e as peculiaridades dos dados com os quais estão trabalhando. Uma ferramenta poderosa para AED é a visualização de dados, e bibliotecas como Matplotlib e Seaborn em Python oferecem uma ampla gama de funcionalidades para criar gráficos informativos e atraentes. Neste capítulo, nos concentraremos especificamente no uso de pairplots, também conhecidos como scatterplot matrices ou SPLOMs, para explorar relações em múltiplas dimensões.

O que são Pairplots?

Pairplots são gráficos que permitem a visualização de relações bivariadas entre várias pares de variáveis em um conjunto de dados. Cada gráfico na matriz representa a relação entre duas variáveis, e todos os gráficos possíveis entre as variáveis escolhidas são exibidos. Isso é especialmente útil para identificar padrões, correlações e possíveis problemas nos dados, como outliers.

Matplotlib e Seaborn

Matplotlib é uma biblioteca de plotagem de baixo nível em Python que oferece grande controle sobre os elementos de um gráfico, mas com uma complexidade maior para criar visualizações mais sofisticadas. Seaborn, por outro lado, é construído sobre Matplotlib e oferece uma interface mais de alto nível que simplifica a criação de gráficos estatísticos complexos, incluindo pairplots.

Criando Pairplots com Seaborn

Para criar pairplots usando Seaborn, primeiro é necessário importar a biblioteca e carregar um conjunto de dados. Seaborn vem com alguns conjuntos de dados incorporados que são úteis para prática e demonstração. Um exemplo é o conjunto de dados 'iris', que contém medidas de diferentes partes de flores de íris e a espécie a que cada flor pertence.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Carregando o conjunto de dados
iris = sns.load_dataset('iris')

# Criando o pairplot
sns.pairplot(iris, hue='species')
plt.show()

No exemplo acima, o argumento 'hue' é usado para colorir os pontos com base na espécie da íris, o que ajuda a visualizar como as diferentes espécies se agrupam em relação às medidas.

Personalizando Pairplots

Pairplots em Seaborn são altamente personalizáveis. Por exemplo, é possível especificar quais variáveis devem ser incluídas, mudar a paleta de cores, adicionar gráficos de regressão aos plots bivariados ou até mesmo alterar o tipo de gráfico usado para mostrar a distribuição univariada na diagonal da matriz.

sns.pairplot(iris, 
             vars=['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width'],
             hue='species',
             palette='husl',
             kind='reg',
             diag_kind='kde')
plt.show()

No código acima, 'vars' é usado para especificar as variáveis que queremos incluir. A paleta 'husl' oferece uma gama de cores distintas. O argumento 'kind' adiciona linhas de regressão aos gráficos bivariados, enquanto 'diag_kind' muda os gráficos da diagonal para estimativas de densidade kernel (KDE).

Analisando os Resultados

Ao analisar os pairplots, procure por padrões nos dados. Por exemplo, variáveis que mostram uma relação linear clara podem ser boas candidatas para regressão linear. Gráficos que mostram uma separação clara entre as categorias (como as espécies de íris) indicam que essas variáveis podem ser úteis para classificação. Outliers podem ser identificados como pontos que se afastam significativamente dos clusters principais.

Considerações Finais

Pairplots são uma ferramenta poderosa para AED, mas eles têm suas limitações. Por exemplo, em conjuntos de dados com um grande número de variáveis, a matriz de gráficos pode se tornar difícil de analisar e computacionalmente cara para gerar. Além disso, pairplots mostram apenas relações bivariadas e não capturam relações mais complexas que podem existir em dimensões mais altas.

Apesar dessas limitações, pairplots são uma excelente maneira de começar a explorar um novo conjunto de dados. Eles fornecem insights rápidos e podem guiar análises mais aprofundadas. Combinados com outras técnicas de AED e visualização de dados, pairplots são uma ferramenta valiosa no conjunto de habilidades de qualquer cientista de dados.

Em resumo, a análise exploratória de dados com Matplotlib e Seaborn é uma etapa crucial no desenvolvimento de modelos de machine learning e deep learning. O uso de pairplots para visualizar relações em múltiplas dimensões oferece uma visão abrangente das características dos dados, ajudando a identificar padrões, correlações e outliers que podem ser fundamentais para a construção de modelos preditivos eficazes.

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