როგორ გამოვხატოთ თვისების დამოკიდებულება მიზანთან მიმართებაში გრაფიკზე?

მნიშვნელობისა და მიზნის დამოკიდებულების ვიზუალიზაციისთვის გამოიყენება სხვადასხვა ტიპის გრაფიკები, დამოკიდებულია თვისებისა და მიზნის ტიპზე:

• რაოდენობრივი თვისებისა და რაოდენობრივი მიზნისთვის:

  • განაწილების გრაფიკი (scatter plot) — აჩვენებს თითოეულ წყვილს (მახასიათებელი, მიზანი).
  • ხაზოვანი ან საშუალო გრაფიკი (მაგ., მოძრავი საშუალო) ტრენდების გამოვლენისათვის.
  • boxplot ან violin plot ჯგუფებად განაწილებისათვის თვისების დიაპაზონების მიხედვით.

• კატეგორიული თვისებისა და რაოდენობრივი მიზნისთვის:

  • კატეგორიების მიხედვით boxplot — აჩვენებს მიზნის განაწილებას თითოეულ კატეგორიაზე.
  • სვეტოვანი გრაფიკი საშუალო მნიშვნელობით მიზნისა თითოეულ კატეგორიაზე.

• კატეგორიული მიზნისთვის:

  • ჰისტოგრამები ან სვეტოვანი გრაფიკები სიხშირის მიხედვით თვისების მნიშვნელობებზე თითოეულ მიზნის კატეგორიაში.

Python-ის მაგალითი matplotlib და seaborn-ის გამოყენებით:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# df — მონაცემთა ფაილი თვისებებით და მიზნით
sns.scatterplot(data=df, x='feature', y='target')
plt.show()

# კატეგორიული თვისებისთვის
sns.boxplot(data=df, x='categorical_feature', y='target')
plt.show()

ეს ვიზუალიზაცია ეხმარება გაიგოთ, არსებობს თუ არა დამოკიდებულება, მისი ფორმა და ძალა, ასევე გამოავლინოს გამონაკლისები და ანომალიები.