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Python 튜토리얼
Lv4 EDA 3/5 python 파이썬 seaborn heatmap
히트맵은 두개의 범주형(Categorical) 변수에 대한 반응변수의 크기를 색깔의 변화로 표현하는 것입니다.
예를 들어, 일 별 기온을 보고자 할때 , 매일 온도를 히트맵으로 표현하여 온도 변화의 추이를 볼 수도 있습니다.
데이터 분석 과정에서는 변수별 상관관계를 확인 할때 히트맵 그래프를 많이 사용합니다.
상관관계를 파악하는 이유는 바로 다중공선성 때문인데, 다중공선성은 전처리 부분에서 자세히 설명 드릴 예정입니다. ✨
( 히트맵 그래프 예시 )
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# 히트맵 그래프를 그릴 변수 지정 (train.corr() )
# corr() 함수는 데이터의 변수간의 상관도를 출력하는 함수 입니다.
data = train.corr()
# seaborn 의 heatmap 함수를 이용해 히트맵 그래프를 그립니다.
sns.heatmap(data)
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↩️ 오늘의 파이썬 리스트
#데이콘_101 #AI #머신러닝 #딥러닝 #파이썬 #파이선 #데이터분석 #데이터사이언티스트 #코랩 #Python #colab #kaggle #pandas #numpy #sckit-learn # read_csv
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