カテゴリ変数をプロットできる?
はい、カテゴリ変数をプロットすることは可能です。一般的な方法の1つは、カテゴリ変数のユニークな値の出現頻度を棒グラフや円グラフなどで可視化することです。これにより、カテゴリ変数の分布やバランスを視覚的に理解することができます。
また、ターゲット変数に対するカテゴリ変数の影響を確認するために、ターゲット変数との関係を示すグラフを作成することもできます。例えば、各カテゴリ値におけるターゲット変数の平均値や分布をプロットすることで、カテゴリ変数とターゲット変数の関係を可視化できます。
Pythonのライブラリであるmatplotlibやseabornを使用すると、これらのプロットを簡単に作成することができます。具体的なプロット方法やコード例をお探しでしたら、お知らせください。
関連記事

歪度と尖度が、データセット全体に対しての数値だよね。例えば、尖度が+の場合、どのデータが尖っている要因なのかまでは、尖度情報からは分からないよね?その場合どうしたらいいの?
尖度や歪度の数値は、データセット全体の分布の特性を示すものですが、具体的なデータ ...

在庫をすることで成約率はあがる?
在庫を持つことで成約率が上がる可能性があります。顧客が商品を即座に手に入れること ...

深層学習を使ってなにかモデルを作りたい
深層学習を使用してモデルを構築する際には、問題の定義やデータの特性に応じてさまざ ...

predict_proba メソッドは、各クラス(商品サイズ)に対する予測確率を返す?
predict_proba メソッドは、各クラス(商品サイズ)に対する予測確率を ...
ディスカッション
コメント一覧
まだ、コメントがありません