5.5 Analyse exploratoire des données avec Matplotlib et Seaborn : analyse bivariée
L'analyse bivariée est un aspect fondamental de l'analyse exploratoire des données (EDA) qui se concentre sur l'étude des relations entre deux variables. Ce type d'analyse vous permet de comprendre comment une variable peut affecter ou être liée à une autre. Dans le Machine Learning et le Deep Learning, il est crucial d’identifier ces relations pour la sélection des fonctionnalités, l’ingénierie des fonctionnalités et pour améliorer l’interprétation du modèle. Python, avec ses bibliothèques Matplotlib et Seaborn, propose des outils puissants pour visualiser et interpréter ces relations.
Matplotlib est une bibliothèque de traçage pour le langage de programmation Python et son extension numérique, NumPy. Il fournit une interface de programmation orientée objet pour intégrer des graphiques dans des applications qui utilisent des boîtes à outils d'interface utilisateur à usage général telles que Tkinter, wxPython, Qt ou GTK. D'un autre côté, Seaborn est construit sur Matplotlib et offre une interface de haut niveau pour dessiner des graphiques statistiques plus attrayants et informatifs.
Types de graphiques bivariés
Il existe plusieurs types de graphiques qui peuvent être utilisés pour une analyse bivariée, selon le type de données dont vous disposez :
- Diagramme de points : utilisé pour visualiser la relation entre deux variables continues. Les points sur le graphique représentent l'intersection des valeurs des variables sur l'axe X et l'axe Y.
- Tracé linéaire : similaire au nuage de points, mais les points sont reliés par des lignes. Il est utile pour visualiser les données au fil du temps (séries chronologiques).
- Tracé à barres : utilisé pour comparer des variables catégorielles avec des variables continues. Les barres représentent l'ampleur de la variable continue pour chaque catégorie.
- Box Plot : affiche la distribution des données quantitatives de manière à faciliter les comparaisons entre les variables ou entre les niveaux d'une variable catégorielle. Les "moustaches" s'étendent jusqu'aux points situés dans l'intervalle interquartile 1,5x, et les points en dehors de cet intervalle sont considérés comme des valeurs aberrantes.
- Heatmap : un nuancier qui montre l'ampleur d'un phénomène sous forme de couleur en deux dimensions. Il est utile pour visualiser les matrices de corrélation entre les variables.
Analyse bivariée avec Matplotlib et Seaborn
Pour effectuer une analyse bivariée efficace, il est important de comprendre comment utiliser Matplotlib et Seaborn pour créer des graphiques révélant les relations entre les variables. Explorons quelques exemples pratiques :
Diagramme de points avec Matplotlib
Pour créer un nuage de points avec Matplotlib, vous pouvez utiliser la fonction scatter():
importer matplotlib.pyplot en tant que plt
# Exemples de données
x = [valeur_x1, valeur_x2, valeur_x3, ...]
y = [valeur_y1, valeur_y2, valeur_y3, ...]
# Création du nuage de points
plt.scatter(x, y)
plt.title('Diagramme de dispersion entre X et Y')
plt.xlabel('Variable X')
plt.ylabel('Variable Y')
plt.show()
Barre d'intrigue avec Seaborn
Pour un graphique à barres, Seaborn propose la fonction barplot(), qui simplifie la création et ajoute plus de fonctionnalités :
importer Seaborn en tant que SNS
# Exemples de données
catégories = ['Catégorie 1', 'Catégorie 2', 'Catégorie 3']
valeurs = [valeur_1, valeur_2, valeur_3]
# Création du graphique à barres
sns.barplot(x=catégories, y=valeurs)
plt.title('Graphique à barres de valeurs par catégorie')
plt.xlabel('Catégories')
plt.ylabel('Valeurs')
plt.show()
Box Plot avec Seaborn
Seaborn simplifie la création de boîtes à moustaches grâce à la fonction boxplot() :
# Exemples de données
data = df[['categorical_variable', 'continuous_variable']]
# Création du box plot
sns.boxplot(x='categorical_variable', y='continuous_variable', data=data)
plt.title('Box Plot de variable continue par catégorie')
plt.xlabel('Catégorie')
plt.ylabel('Variable continue')
plt.show()
Analyse de corrélation avec Heatmap
Pour visualiser la corrélation entre plusieurs variables continues, vous pouvez utiliser une carte thermique pour afficher la matrice de corrélation :
# Calcul de la matrice de corrélation
corr = df.corr()
# Création de la carte thermique
sns.heatmap(corr, annot=True, fmt=".2f", cmap='coolwarm')
plt.title('Carte thermique de la matrice de corrélation')
plt.show()
Considérations finales
L'analyse bivariée est un élément essentiel de l'exploration des données et peut fournir des informations précieuses sur la façon dont les variables interagissent les unes avec les autres. L'utilisation de Matplotlib et Seaborn pour visualiser ces relations contribue à rendre l'analyse plus intuitive et accessible. En comprenant la relation entre deux variables, il est possible de prendre des décisionsdans la création de modèles de Machine Learning et de Deep Learning.
Il est important de noter que la visualisation n'est qu'une partie de l'analyse bivariée. D'autres techniques statistiques, telles que le calcul du coefficient de corrélation de Pearson ou de Spearman, sont également importantes pour quantifier la force et la direction des relations entre les variables.
Avec la pratique et l'application de ces techniques de visualisation, vous deviendrez plus efficace dans l'interprétation des données et l'identification de modèles qui peuvent être cruciaux pour le succès de vos projets de machine learning.
