밀도 플롯 비교하기

이전에 수행한 다양한 대치(imputation)는 밀도 플롯으로 시각적으로 비교할 수 있습니다. 이러한 플롯을 통해 원본 데이터셋과 분포가 가장 유사한 데이터셋을 쉽게 분석해 찾을 수 있어요. 또한 대치 방법이 어떻게 편향을 유발할 수 있는지도 확인할 수 있습니다.

이번 연습 문제에서는 앞에서 만들어 둔 diabetes의 대치된 DataFrame들의 밀도 플롯을 비교해 보겠습니다.

diabetes_cc, diabetes_mean_imputed, diabetes_knn_imputed, diabetes_mice_imputed DataFrame이 이미 로드되어 있으며, matplotlib.pyplot은 plt로 임포트되어 있습니다.