カーネル密度推定グラフを使用して、特徴量の分布を可視化する。 - Qiita

カーネル密度推定グラフを使用して、特徴量の分布を可視化し、 トレーニングデータセットとテストデータセットで利用可能な各特徴量の分布の確認をしているコードを見つけたためメモ。（TPS September 2021 EDA(Kaggle)） トレーニングデータセットとテストデータの分布が一致しない状況は、ドメインシフトと言われていて、 機械学習の性能低下に繋がることがあるとのこと。 参考：ドメインシフトと機械学習の性能低下 カーネル密度推定とは 有限の標本点から全体の分布を推定する手法の一つ。 分布をパラメトリックモデルで記述できない場合は、ノンパラメトリック推定という手法が使われる。 カーネル密度推定はノンパラメトリック推定の代表例。 参考：パラメトリック手法とノンパラメトリック手法の違い 参考：カーネル密度推定とは 使用コード データセットはTabular Playground Serie