カテゴリごとの目的変数の分布を可視化するなど、必要に応じてさらなる分析を行うこともできます

2024年6月8日

分布を可視化するためには、各カテゴリごとの目的変数の値をヒストグラムや箱ひげ図などで表現することが一般的です。以下に、それぞれの方法について簡単に説明します。

1. ヒストグラム: 各カテゴリごとの目的変数の値をヒストグラムとしてプロットし、その分布を視覚化します。これにより、各カテゴリの目的変数の分布の形状や中心傾向を比較することができます。

2. 箱ひげ図 (Boxplot): 箱ひげ図は、各カテゴリごとの目的変数の分布をまとめて可視化するための効果的な手法です。箱ひげ図は、四分位範囲や外れ値などの重要な統計量を示すことができます。

以下に、それぞれの可視化方法のサンプルコードを示します。

python
import matplotlib.pyplot as plt

# ヒストグラムのプロット
data.groupby(categorical_column)[target_column].plot(kind='hist', alpha=0.5, legend=True)
plt.xlabel(target_column)
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Distribution of Target Variable by Category')
plt.show()

# 箱ひげ図のプロット
data.boxplot(column=target_column, by=categorical_column)
plt.xlabel(categorical_column)
plt.ylabel(target_column)
plt.title('Boxplot of Target Variable by Category')
plt.show()

これらの可視化手法を使用することで、各カテゴリごとの目的変数の分布を直感的に理解しやすくなります。