AI用語集
人工知能の完全辞典
散布図
2つの量的変数間の関係を座標に基づいて点で可視化する散布図。二変量データにおける傾向、相関、外れ値の識別を可能にする。
箱ひげ図
最小値、第1四分位数、中央値、第3四分位数、最大値の5つの統計指標を通じて変数の統計的分布を示す箱ひげ図。複数グループ間の分布比較に優れている。
ヒートマップ
色を使用して二次元行列内の値の強度を表現するヒートマップ。表形式データにおける相関関係やパターンの可視化に特に効果的。
バイオリン図
箱ひげ図と密度プロットを組み合わせたグラフで、変数の分布を広がった形状で表示。幅は異なる値におけるデータの密度を表す。
ペアプロット
データセット内のすべての変数ペア間の関係を同時に表示する散布図の行列。対角線上には各変数の単変量分布が表示されることが多い。
ツリーマップ
比率とデータ構造を表現するためにネストされた矩形を使用する階層的可視化。各矩形のサイズはその数値的な値に比例する。
密度プロット
カーネル密度推定を用いた連続変数の分布の滑らかなグラフ表現。ヒストグラムに代わる、分布の連続的な視点を提供する。
バブルチャート
散布図の変形で、バブルのサイズが第三の量的次元を表す。二次元空間内で同時に3つの変数を可視化することができる。
レーダーチャート
中心点から放射状に伸びる軸上で複数の量的変数を比較するための星形グラフ。多変量プロファイルや相対的なパフォーマンスを評価するのに有用。
バイオリン図
分布の対称性と密度推定を組み合わせた箱ひげ図の拡張で、データの完全な形状を可視化する。カテゴリ間の分布比較に特に有用。
ジョイントプロット
中央の散布図と軸上の周辺分布を組み合わせたもの。二変量関係と個々の分布を同時に包括的に表示する。
スウォームプロット
個々の点をカテゴリ軸に沿って分散させ、重なりを避けるカテゴリカルグラフ。集約なしで観測値の実際の分布を可視化できる。
等高線図
等しい値を結ぶ等高線を使用して3次元表現を2次元平面で行う図。応答曲面や密度関数の可視化に特に効果的。
ヘキスビンプロット
高密度データ向けの散布図の代替で、六角形を使用して点を集約する。各六角形の色はその領域に含まれる点の数を表す。
平行座標
複数の次元を表現するために平行軸を使用する多次元可視化技術。各線は全ての変数軸を横断する1つの観測を表す。
Q-Qプロット
サンプルの分布と理論分布を比較する分位点-分位点グラフ。対角線上に整列する点は分布間の適合を示す。