在大模型训练中，数据可视化是特征工程的关键环节。通过有效的可视化技巧，我们能够快速识别数据分布、异常值和潜在的特征关系。
基础可视化方法
1. 分布图绘制
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
# 创建示例数据
np.random.seed(42)
data = pd.DataFrame({
'feature1': np.random.normal(0, 1, 1000),
'feature2': np.random.exponential(2, 1000)
})
# 绘制分布图
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 4))
sns.histplot(data['feature1'], kde=True, ax=axes[0])
axes[0].set_title('Feature1 Distribution')
sns.histplot(data['feature2'], kde=True, ax=axes[1])
axes[1].set_title('Feature2 Distribution')
plt.tight_layout()
2. 相关性矩阵可视化
# 计算相关性矩阵
corr_matrix = data.corr()
# 绘制热力图
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', center=0)
plt.title('Feature Correlation Matrix')
高级可视化技巧
3. 散点图矩阵
对于多维特征，使用散点图矩阵可以快速识别变量间的关系：
# 使用pairplot进行多变量分析
sns.pairplot(data, diag_kind='kde')
plt.show()
4. 异常值检测可视化
# 箱线图检测异常值
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
box_plot = ax.boxplot([data['feature1'], data['feature2']],
labels=['Feature1', 'Feature2'])
ax.set_title('Box Plot for Outlier Detection')
这些可视化方法能够帮助数据科学家快速理解数据特征，为后续的特征选择和工程化处理提供依据。
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