机器学习笔记 探索性数据分析(EDA) 中的配对图详述
一、介绍
在数据科学领域，理解和分析数据的第一步涉及全面的探索性数据分析（EDA）。这个过程对于识别模式、识别异常和建立假设至关重要。在 EDA 可用的众多工具中，配对图作为一种基本可视化技术脱颖而出，可提供多方面的数据视图。本文探讨了机器学习中的配对图，并解释了如何在 Python 中使用 Seaborn 创建它们。如果您对何时使用哪种数据可视化感到困惑，可以往下阅读。
二、配对图的定义及其用途
配对图，也称为散点图矩阵，是一种图形矩阵，可以可视化数据集中每对变量之间的关系。它结合了直方图和散点图，提供了数据集分布和相关性的独特概述。配对图的主要目的是通过提供数据内潜在关系的全面快照来简化数据分析的初始阶段。
三、配对图的重要性
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