В чем преимущества использования kernel density estimation в seaborn?

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

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