데이터 분포를 살펴보기 위해 많이 사용하는 그래프 중 하나가 히스토그램입니다. 히스토그램이 가지고 있는 한계점과 이를 극복하기 위한 방법 중 하나인 커널밀도함수(kde)를 살펴보겠습니다. 히스토그램의 한계점 목차1. 히스토그램 1) 특징 2) 한계점2. 극복 방법: 커널밀도함수(kde)1. 히스토그램1) 특징히스토그램은 연속형 변수의 분포를 나타내기 위해 계급으로 구간을 나누고, 계급에 해당하는 값들의 수를 y축으로 표시하는 그래프입니다. 히스토그램은 그리기 쉽고 전반적인 데이터 분포를 빠르게 살펴보기 좋다는 장점이 있습니다. 2) 한계점하지만, 히스토그램이 완벽한 시각화 방법은 아닙니다. 히스토그램은 세 가지 문제점이 있습니다. 1) 연속형 변수에 대해 사용하지만 연속형 변수를 구간으로 나눠버리기 때문..
