5.4 Analyse exploratoire des données avec Matplotlib et Seaborn : analyse univariée
L'analyse exploratoire des données (AED) est une étape cruciale dans la modélisation du machine learning et du deep learning. Il vous permet de mieux comprendre les caractéristiques des données, d'identifier les modèles et les anomalies et de prendre des décisions éclairées sur le prétraitement requis avant d'appliquer des algorithmes d'apprentissage. L'analyse univariée, qui se concentre sur la distribution d'une seule variable, est un élément fondamental de l'AED. Dans ce contexte, les bibliothèques Matplotlib et Seaborn en Python offrent des outils puissants pour visualiser et interpréter les données.
Matplotlib : les fondements de la visualisation en Python
Matplotlib est une bibliothèque de traçage de graphiques largement utilisée dans la communauté Python. Il offre une interface de bas niveau qui vous permet de créer des graphiques personnalisés et détaillés et est particulièrement utile pour l'analyse univariée, où la visualisation nécessite des détails spécifiques sur une variable.
Histogrammes avec Matplotlib
L'un des graphiques les plus courants en analyse univariée est l'histogramme. Il vous permet de visualiser la distribution de fréquence d'une variable continue. Avec Matplotlib, un histogramme peut être créé comme suit :
importer matplotlib.pyplot en tant que plt
# Exemples de données
données = [valeur1, valeur2, valeur3, ...]
# Création de l'histogramme
plt.hist(données, bacs=30, alpha=0,5, couleur='bleu')
# Ajout de titres et d'étiquettes
plt.title('Distribution variable')
plt.xlabel('Valeur')
plt.ylabel('Fréquence')
# Affichage du graphique
plt.show()
Le paramètre bins définit le nombre de classes dans l'histogramme et peut être ajusté pour fournir plus ou moins de détails sur la distribution. Le paramètre alpha contrôle la transparence des barils, ce qui est utile lors de la superposition de plusieurs histogrammes.
Seaborn : Visualisation de données statistiques
Seaborn est une bibliothèque de visualisation de données Python basée sur Matplotlib qui fournit une interface de haut niveau pour dessiner des graphiques statistiques attrayants. Il est particulièrement adapté aux visualisations qui résument les données de manière informative et attrayante.
Distributions avec Seaborn
Seaborn simplifie la création de graphiques pour l'analyse univariée, tels que les diagrammes de distribution. Par exemple, le tracé de distribution Seaborn combine un histogramme avec une estimation de densité de noyau (KDE) pour une visualisation plus fluide et plus continue de la distribution :
importer Seaborn en tant que SNS
# Exemples de données
données = [valeur1, valeur2, valeur3, ...]
# Création du graphe de distribution
sns.displot(data, kde=True, couleur='vert')
# Ajout de titres et d'étiquettes (à l'aide de Matplotlib)
plt.title('Distribution variable avec KDE')
plt.xlabel('Valeur')
plt.ylabel('Densité')
# Affichage du graphique
plt.show()
L'argument kde=True ajoute la courbe d'estimation de la densité du noyau au graphique, offrant ainsi une vue fluide de la distribution. La fonction displot est l'une des nombreuses fonctions de haut niveau proposées par Seaborn pour créer différents types de diagrammes de distribution.
Boxplots et Violin Plots
D'autres outils utiles pour l'analyse univariée incluent les boxplots et les violon plots, qui fournissent des informations sur la médiane, les quartiles et les valeurs aberrantes d'une distribution.
# Créer un boxplot avec Seaborn
sns.boxplot(x=données)
# Créer une intrigue de violon avec Seaborn
sns.violinplot(x=données)
Les boxplots fournissent une représentation visuelle des cinq nombres récapitulatifs d'une distribution : minimum, premier quartile (Q1), médiane, troisième quartile (Q3) et maximum. Les tracés en violon combinent les informations d'un boxplot avec la densité de probabilité de la variable, offrant une vue plus riche de la distribution des données.
Personnalisation et esthétique
Matplotlib et Seaborn vous permettent de personnaliser les graphiques pour améliorer l'esthétique et la clarté. Des éléments tels que la palette de couleurs, le style de ligne, les puces et les annotations peuvent être ajustés pour créer des visualisations plus informatives et plus attrayantes.
Seaborn, en particulier, est livré avec des styles de graphiques et des palettes de couleurs prédéfinis qui peuvent être appliqués avec des commandes simples telles que sns.set_style() et sns.set_palette() . Ces personnalisations peuvent aider à mettre en évidence des modèles importants et à rendre les graphiques plus compréhensibles pour différents publics.
Conclusion
L'analyse univariée est un élément essentiel de l'analyse exploratoire des données et fournit des informations précieuses sur la distribution individuelle des variables. À l'aide des bibliothèques Matplotlib et Seaborn, vous pouvez créer une variété de visualisations qui facilitent l'interprétation des données et aident à la prise de décision en matière d'apprentissage automatique et de modélisation d'apprentissage profond. La familiarité avecCes outils et techniques constituent un atout précieux pour tout data scientist ou ingénieur en machine learning.
