Seaborn은 데이터 시각화를 위한 파이썬 라이브러리로, matplotlib을 기반으로 한 시각화 도구입니다. 이를 활용하여 이상치 탐지 및 시각화를 수행할 수 있습니다. 이상치란 주어진 데이터 집합에서 일반적인 패턴에서 벗어나는 값이며, 데이터 분석 및 모델링의 정확도를 저하시킬 수 있습니다.

이상치 탐지 방법

1. 통계 기반 이상치 탐지: 데이터의 평균, 분산, 중간값 등의 통계적 수치를 기준으로 이상치를 탐지합니다. 예를 들어, 평균에서 표준 편차의 세 배 이상 떨어진 값은 이상치로 간주될 수 있습니다.

2. 기계 학습 기반 이상치 탐지: 기계 학습 알고리즘을 사용하여 데이터의 패턴을 학습한 후, 학습되지 않은 새로운 데이터에서 이상치를 탐지합니다. 이상치 탐지 알고리즘 중에는 K-Nearest Neighbors (KNN), Isolation Forest, One-class SVM 등이 있습니다.

Seaborn을 활용한 시각화

Seaborn은 데이터 시각화를 위한 다양한 그래프를 제공합니다. 몇 가지 예시를 살펴보겠습니다.

박스 플롯

박스 플롯은 데이터의 이상치를 시각화하는 강력한 도구입니다. Seaborn의 boxplot 함수를 사용하여 박스 플롯을 그릴 수 있습니다. 예를 들어, 다음 코드는 tips 데이터셋에서 total_bill 변수의 이상치를 시각화하는 방법을 보여줍니다.

import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset('tips')
sns.boxplot(x=tips['total_bill'])

이상치 스캐터 플롯

이상치 탐지를 위해 변수 간의 관계를 시각화할 수도 있습니다. 이를 위해 Seaborn의 scatterplot 함수를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 코드는 tips 데이터셋에서 total_bill과 tip 변수 간의 관계를 스캐터 플롯으로 나타낸 후, 이상치를 표시합니다.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

tips = sns.load_dataset('tips')
sns.scatterplot(x='total_bill', y='tip', data=tips)
sns.scatterplot(x='total_bill', y='tip', data=tips[tips['tip'] > 8], color='r', marker='X')
plt.show()

이상치는 빨간색 X로 표시되어 시각적으로 구별됩니다.

결론

Seaborn을 활용하면 이상치를 탐지하고 시각화하는 데 편리한 도구를 제공합니다. 통계 기반 이상치 탐지와 기계 학습 기반 이상치 탐지를 활용하여 데이터 집합에서 이상치를 탐지할 수 있으며, Seaborn의 다양한 시각화 함수를 사용하여 이상치를 시각적으로 확인할 수 있습니다. 이상치 탐지는 데이터 분석 및 모델링의 정확도를 향상시키는 데 도움이 됩니다.

참고: Seaborn 공식 문서