5.12. Análisis exploratorio de datos con Matplotlib y Seaborn: uso de diagramas de pares para visualizar relaciones en múltiples dimensiones
El análisis de datos exploratorios (AED) es un paso fundamental en el proceso de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Permite a los científicos de datos comprender mejor la estructura, las relaciones y las peculiaridades de los datos con los que trabajan. Una herramienta poderosa para AED es la visualización de datos, y bibliotecas como Matplotlib y Seaborn en Python ofrecen una amplia gama de funciones para crear gráficos atractivos e informativos. En este capítulo, nos centraremos específicamente en el uso de diagramas de pares, también conocidos como matrices de diagramas de dispersión o SPLOM, para explorar relaciones en múltiples dimensiones.
¿Qué son los diagramas de pares?
Los diagramas de pares son gráficos que permiten visualizar relaciones bivariadas entre varios pares de variables en un conjunto de datos. Cada gráfico de la matriz representa la relación entre dos variables y se muestran todos los gráficos posibles entre las variables elegidas. Esto es especialmente útil para identificar patrones, correlaciones y posibles problemas en los datos, como valores atípicos.
Matplotlib y Seaborn
Matplotlib es una biblioteca de trazado de bajo nivel en Python que ofrece un gran control sobre los elementos de un trazado, pero con mayor complejidad para crear visualizaciones más sofisticadas. Seaborn, por otro lado, está construido sobre Matplotlib y ofrece una interfaz de más alto nivel que simplifica la creación de gráficos estadísticos complejos, incluidos los diagramas de pares.
Creación de diagramas de pares con Seaborn
Para crear diagramas de pares usando Seaborn, primero debe importar la biblioteca y cargar un conjunto de datos. Seaborn viene con algunos conjuntos de datos integrados que son útiles para la práctica y la demostración. Un ejemplo es el conjunto de datos 'iris', que contiene mediciones de diferentes partes de las flores del iris y la especie a la que pertenece cada flor.
importar seaborn como sns
importar matplotlib.pyplot como plt
# Cargando el conjunto de datos
iris = sns.load_dataset('iris')
# Creando el diagrama de pares
sns.pairplot(iris, tono='especie')
plt.mostrar()
En el ejemplo anterior, el argumento 'tono' se utiliza para colorear los puntos según la especie del iris, lo que ayuda a visualizar cómo se agrupan las diferentes especies en relación con las medidas.
Personalizar diagramas de pares
Los diagramas de pares en Seaborn son altamente personalizables. Por ejemplo, puede especificar qué variables se deben incluir, cambiar la paleta de colores, agregar gráficos de regresión a los gráficos bivariados o incluso cambiar el tipo de gráfico utilizado para mostrar la distribución univariada en la diagonal de la matriz.
sns.pairplot(iris, vars=['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width'], tono = 'especie', paleta='cascarilla', tipo = 'reg', diag_kind='kde') plt.mostrar()
En el código anterior, 'vars' se usa para especificar las variables que queremos incluir. La paleta 'husl' ofrece una gama de colores distintos. El argumento 'kind' agrega líneas de regresión a los gráficos bivariados, mientras que 'diag_kind' cambia los gráficos de diagonal a estimaciones de densidad del núcleo (KDE).
Análisis de los resultados
Al analizar diagramas de pares, busque patrones en los datos. Por ejemplo, las variables que muestran una relación lineal clara pueden ser buenas candidatas para la regresión lineal. Los gráficos que muestran una clara separación entre categorías (como las especies de iris) indican que estas variables pueden ser útiles para la clasificación. Los valores atípicos se pueden identificar como puntos que se desvían significativamente de los grupos principales.
Consideraciones finales
Los diagramas de pares son una herramienta poderosa para el DEA, pero tienen sus limitaciones. Por ejemplo, en conjuntos de datos con una gran cantidad de variables, la matriz gráfica puede resultar difícil de analizar y computacionalmente costosa de generar. Además, los diagramas de pares solo muestran relaciones bivariadas y no capturan relaciones más complejas que puedan existir en dimensiones superiores.
A pesar de estas limitaciones, los diagramas de pares son una excelente manera de comenzar a explorar un nuevo conjunto de datos. Proporcionan información rápida y pueden guiar un análisis más profundo. Combinados con otras técnicas de visualización de datos y DEA, los diagramas de pares son una herramienta valiosa en el conjunto de habilidades de cualquier científico de datos.
En resumen, el análisis exploratorio de datos con Matplotlib y Seaborn es un paso crucial en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. El uso de diagramas de pares para visualizar relaciones en múltiples dimensiones proporciona una visión integral de las características de los datos, lo que ayuda a identificar patrones, correlaciones y valores atípicos que pueden ser clave para construir modelos predictivos efectivos.s.
