Biểu đồ phân tán trong Machine Learning

• Thu thập dữ liệu
• Biểu đồ phân tán
• Đồ thị

Thu thập dữ liệu

Thu thập dữ liệu là phần quan trọng nhất của bất kỳ dự án Machine Intelligence nào. Dữ liệu phổ biến nhất cần thu thập là các con số và phép đo. Thông thường, dữ liệu được lưu trữ trong các mảng thể hiện mối quan hệ giữa những giá trị.

Bảng này chứa giá nhà so với diện tích:

Biểu đồ phân tán

Biểu đồ phân tán có các điểm nằm rải rác trên một khu vực, thể hiện mối quan hệ giữa hai giá trị.

Ví dụ:

const xArray = [50,60,70,80,90,100,110,120,130,140,150];
const yArray = [7,8,8,9,9,9,10,11,14,14,15];

// Define Data
const data = [{
  x: xArray,
  y: yArray,
  mode:"markers"
}];

// Define Layout
const layout = {
  xaxis: {range: [40, 160], title: "Square Meters"},
  yaxis: {range: [5, 16], title: "Price in Millions"},
  title: "House Prices vs. Size"
};

// Display with Plotly
Plotly.newPlot("myPlot", data, layout);

Đồ thị

Đồ thị cũng có thể được sử dụng để hiển thị các giá trị tương tự:

Mã nguồn:

const xArray = [50,60,70,80,90,100,110,120,130,140,150];
const yArray = [7,8,8,9,9,9,10,11,14,14,15];

// Define Data
const data = [{
  x: xArray,
  y:yArray,
  mode:"lines"
}];

// Define Layout
const layout = {
  xaxis: {range: [40, 160], title: "Square Meters"},
  yaxis: {range: [5, 16], title: "Price in Millions"},
  title: "House Prices vs Size"
};

// Display with Plotly
Plotly.newPlot("myPlot", data, layout);

Khi nào nên sử dụng biểu đồ phân tán?

Biểu đồ phân tán rất hữu ích cho:

• Cái nhìn tổng quan
• So sánh các giá trị khác nhau
• Khám phá các xu hướng tiềm năng
• Khám phá các mẫu trong dữ liệu
• Khám phá mối quan hệ giữa các dữ liệu
• Khám phá các cụm và mối tương quan