データ分布を観察する

分布を可視化すると、偏り、複数の山、異常値、計測範囲の切り詰めを見つけやすくなります。ビン幅や標本数を添えて解釈します。

分布を可視化すると、偏り、複数の山、異常値、計測範囲の切り詰めを見つけやすくなります。ビン幅や標本数を添えて解釈します。仕組みだけでなく、検証方法と運用上の注意も具体例で確認します。

基本の考え方

分布を可視化すると、偏り、複数の山、異常値、計測範囲の切り詰めを見つけやすくなります。ビン幅や標本数を添えて解釈します。

例は学習用データを使うもので、品質を保証する予測器ではありません。実データの欠損、単位、偏り、データ漏えいを確認し、テスト用データを学習中に参照しないでください。

手元のPython環境に貼り付ける前に、使用しているPythonの版と対象ライブラリの対応を確認してください。

import matplotlib.pyplot as plt

values = [9.8, 10.0, 10.1, 10.2, 12.8]
plt.hist(values, bins=5)
plt.xlabel("電圧 (V)")
plt.show()

ビン数を変えたヒストグラムを比較し、結論が表示設定に左右されないか確認してください。