使用 ML.NET DataFrames 和 ScottPlot 进行探索性数据分析（EDA）
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原文中文，约2200字，阅读约需6分钟。
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内容提要
探索性数据分析（EDA）是机器学习中的重要步骤，可以帮助了解数据分布、关系和异常值。本文介绍了如何使用ML.NET DataFrames和ScottPlot进行EDA，以泰坦尼克号数据集为例。通过加载数据、查看概览信息和绘制图表等步骤，可以更好地了解数据。ML.NET DataFrames和ScottPlot是处理和可视化数据的强大工具。
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关键要点
- 探索性数据分析（EDA）是机器学习中的重要步骤，帮助了解数据分布、关系和异常值。
- 本文介绍如何使用ML.NET DataFrames和ScottPlot进行EDA，以泰坦尼克号数据集为例。
- 泰坦尼克号数据集包含乘客信息及其幸存情况，可以从指定链接下载。
- 需要安装Polyglot Notebooks扩展，以便在VS Code中进行数据科学和机器学习工作。
- 通过添加NuGet包来使用ML.NET DataFrames和ScottPlot的功能。
- 使用ML.NET DataFrames加载数据集并显示前5行数据。
- 使用df.Info()查看数据概览，包括数据类型、行数、列数和缺失值。
- 数据集包含8列，数据类型为数字和字符串，且没有缺失值。
- 使用df.Description()查看数字列的值范围，发现平均年龄、费用和幸存率等信息。
- 使用ScottPlot绘制图表以可视化数据，观察数据中的唯一值和相关性。
- 散点图显示费用和年龄的关系，发现费用与年龄没有明显线性关系，但存在离群值。
- 通过EDA了解数据的基本情况、分布和关系，为后续建模和预测提供指导。
- ML.NET DataFrames和ScottPlot是强大且方便的工具，适合在C#中处理和可视化数据。
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