Некоторые преимущества использования Kernel Density Estimation (KDE) в Seaborn:

• Сглаживание. 25 KDE создаёт непрерывную оценку функции плотности, что облегчает интерпретацию данных по сравнению с часто грубыми гистограммами. 2
• Гибкость. 2 KDE не зависит от произвольной ширины бина или выбора начальной точки, которые могут влиять на результаты гистограмм. 2
• Выявление скрытых закономерностей. 2 С помощью KDE более чётко проявляются тонкие особенности данных, например, мультимодальные распределения. 2
• Визуализация структуры данных. 2 KDE обеспечивает интуитивно понятную визуализацию, которая помогает лучше понимать структуру данных, такие как «пики» и «впадины» плотности. 2
• Возможность работы со сложными наборами данных. 2 С помощью расширений для многомерного KDE можно анализировать и визуализировать сложные наборы данных, где важны взаимосвязи между переменными. 2