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視覚化を使用してデータを探索する

Amazon SageMaker Canvas を使用すると、ML モデルを構築する前に、データを探索して視覚化し、データに関する高度なインサイトを得ることができます。散布図、棒グラフ、ボックスプロットを使用して視覚化できるため、データを理解し、モデルの精度に影響を与える可能性のある特徴間の関係を発見するのに役立ちます。

SageMaker Canvas アプリケーションの Build タブで、Data visualizer を選択してビジュアライゼーションの作成を開始します。

視覚化のサンプルサイズを変更すると、データセットから取得するランダムサンプルのサイズを調整できます。サンプルサイズが大きすぎるとデータの視覚化のパフォーマンスに影響する可能性があるため、適切なサンプルサイズを選択することをお勧めします。サンプルサイズを変更するには、次の手順に従います。

散布図

データセットを使用して散布図を作成するには、[視覚化] パネルで [散布図] を選択します。列セクションから x 軸と y 軸にプロットする特徴量を選択します。列を軸にドラッグアンドドロップするか、軸がドロップされたら、サポートされている列のリストから列を選択できます。

[色別] では、3 つ目の特徴量を使用してプロット上のデータポイントに色を付けることができます。[グループ別] では、4 つ目の特徴量に基づいてデータを別々のプロットにグループ化することもできます。

次の画像は、[色別] と [グループ別] を使用した散布図を示しています。この例では、各データポイントは MaritalStatus 特徴量ごとに色分けされ、Department 特徴量でグループ化すると、各部門のデータポイントの散布図が作成されます。

棒グラフ

データセットを使用して棒グラフを作成するには、[視覚化] パネルで [棒グラフ] を選択します。列セクションから x 軸と y 軸にプロットする特徴量を選択します。列を軸にドラッグアンドドロップするか、軸がドロップされたら、サポートされている列のリストから列を選択できます。

[グループ別] を使用すると、棒グラフを 3 つ目の特徴量でグループ化できます。[スタック別] を使用すると、4 つ目の特徴量の固有値に基づいて各棒グラフを縦方向にシェーディングできます。

次の画像は、[グループ別] と [スタック別] を使用した棒グラフを示しています。この例では、棒グラフは MaritalStatus 特徴量でグループ化され、JobLevel 特徴量で積み上げられています。X 軸の各 JobRole には、MaritalStatus 特徴量内の一意のカテゴリを示す個別のバーがあり、各バーは JobLevel 特徴量ごとに縦に積み上げられています。

ボックスプロット

データセットを使用してボックスプロットを作成するには、[視覚化] パネルで [ボックスプロット] を選択します。列セクションから x 軸と y 軸にプロットする特徴量を選択します。列を軸にドラッグアンドドロップするか、軸がドロップされたら、サポートされている列のリストから列を選択できます。

[グループ別] を使用すると、ボックスプロットを 3 つ目の特徴量でグループ化できます。

次の画像は、[グループ別] を使用したボックスプロットを示しています。この例では、X 軸と Y 軸にはそれぞれ JobLevel と JobSatisfaction が表示され、色付きのボックスプロットは Department 特徴量でグループ化されています。