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로우코드 AI
할당합니다. 만약 다른 색상 테마를 적용하고 싶다면, 맷플롯립의 공식 문서
6
를 참조하기 바랍
니다. 마지막으로, 그려지는 데이터점이 많으므로
alpha
=
0
.
1
7
을 설정하여 약간의 투명도를 추
가하여 시각화의 가독성을 높입니다(그림
5
-
10
).
그림
5-10
CASH
_
OUT
유형의 거래에 대해
isFraud
값으로 채색된
newbalanceDest
대
oldbalanceDest
의 산점도
데이터가 밝은 색상보다는 어두운 색상 영역 쪽에 몰리는 영역이 있어 보입니다. 즉, 사기 거래
가 더 많은 영역이 존재한다는 뜻으로, 이 두 열 사이에 일종의 상호 연관성이 있다는 좋은 신
호입니다. 이러한 관계는
AutoML
이 특징을 선택하고, 특징 공학을 수행하는 여러 방식(예: 교
차 특징
feature
crossing
)에 의해 포착될 수 있습니다.
교차 특징
은 두 개 이상의 기존 범주형 특징을
서로 연결하거나 교차하여 합성된 특징을 만드는 과정을 말합니다. 이를 수행하는 코드를 직접
작성하는 방법은
8
장에서 살펴봅니다.
계속해서 이 장과 앞 장에서 배운 도구로 데이터셋을 시각화하고 탐색해 보길 바랍니다. 예상
치 못한 새로운 통찰을 발견할 수 있을지도 모릅니다.
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https://oreil.ly/oDW76
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옮긴이_ 이 책에는 흑백으로 표시했으나, 앞에서 ...