标签：lob amp 仓库 EDA 快速 lead 数据集 完成 www
Homepage/演示网站：https://pair-code.github.io/facets/
Pypi：https://pypi.org/project/facets-overview/
Github：https://github.com/PAIR-code/facets
Better data leads to better models.
机器学习的强大之处在于从大量数据中学习到其中的模式。构建一个机器学习系统时，理解你的数据是关键的一步。
Facets包含两种强大的可视化功能，用来帮助理解和分析机器学习数据集。
Facets Overview可以让用户快速了解其数据集特征值的分布情况，可以在相同的可视化上比较多个数据集，例如按照特征对比训练集和测试集。这个功能可以揭露多种问题，例如预期之外的特征值，高比例的缺失值，训练集和实际数据集的偏差，训练集／测试集／验证集的偏差等。
Facets Dive提供了一个易于定制的交互式界面，用于探索单个大规模数据集中不同特征数据点之间的关系。通过Facets Dive，你可以调整位置、颜色和视觉效果，每条数据在工具中被表示为一个数据点，还可以通过其特征值在多个维度上通过 faceting/bucketing 来定位数据。通过Facets Dive可以轻松地在复杂数据集中检测分类异常，识别系统性错误，或者发现潜在的有效特征。
简单来说，Facets Overview是根据特征对比多个数据集的，Facets Dive是根据特征分析单个数据集的。
https://pair-code.github.io/facets/
该网站允许任何人直接在浏览器中可视化他们自己的数据集，而无需安装或设置任何软件，并且你的数据不会被上传。
FACETS 也可以在 Jupyter Notebook 或 Colaboratoty 中使用，这可以更灵活的在同一个 notebook 中完成整个EDA和建模。有关安装的完整细节，请参阅官方 Github 仓库 。
在Colab中使用Facets示例
https://colab.research.google.com/github/PAIR-code/facets/blob/master/colab_facets.ipynb
在Jupter Notebooks中使用Facets示例
https://github.com/PAIR-code/facets/blob/master/facets_dive/Dive_demo.ipynb
数据格式就是csv，第一行是标题，在使用过程中先用pandas读取，再转换成protobuf，详情参考上边链接中的示例。
有人会说我们可以轻松地用 Pandas 来完成这些任务，为什幺要投入到另一个工具呢？没错，当我们只有少量的特征很少的数据点时，可能不需要这样做。然而，情况在我们面对大型数据集时会有所不同，很难用 Pandas 分析多列中的每一个数据点。
标签：lob amp 仓库 EDA 快速 lead 数据集 完成 www
原文地址：https://www.cnblogs.com/CheeseZH/p/11929899.html
