クラス不均衡の確認
2022 Kaggle Survey には、データサイエンティストの経歴、使用を好む技術、手法に関する情報がまとめられています。回答者の数と属性構成から、データサイエンス分野の現状を正確に捉えた調査と考えられています。
職種を確認し、salaries DataFrameに合わせてカテゴリ化すると、Kaggle Surveyにおける職種カテゴリの相対頻度は次のようになります。
| 職種カテゴリ | 相対頻度 |
|---|---|
| Data Science | 0.281236 |
| Data Analytics | 0.224231 |
| Other | 0.214609 |
| Managerial | 0.121300 |
| Machine Learning | 0.083248 |
| Data Engineering | 0.075375 |
Kaggle Surveyの結果を母集団とみなし、職種カテゴリの相対頻度を比較することで、salaries DataFrameがこの母集団を適切に代表しているかどうかを確認しましょう。
この演習はコースの一部です
Pythonによる探索的データ分析
演習の手順
salariesDataFrameの"Job_Category"列の相対頻度を表示してください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Print the relative frequency of Job_Category
print(____)