2. 데이터 시각화

막대 그래프: 카테고리별 데이터를 비교합니다.
박스 플롯: 데이터의 분포와 이상치를 확인합니다.
산점도 그래프: 두 변수 간의 관계를 시각화합니다.
원 그래프: 카테고리별 비율을 확인합니다.
데이터 개수: 학습 및 검증 데이터의 개수를 확인합니다.
에러 히스토그램: 예측 오차의 분포를 분석합니다.
예측값 비교: 실제값과 예측값을 비교합니다.
결과 화면: 모든 시각화 결과를 한 화면에서 확인합니다.

이전 과정을 통해 자동차 가격을 예측하는 AI 모델을 구축하고 평가해봤다면, 이젠 AI 모델이 예측한 데이터를 활용하여 데이터를 시각화해볼 수 있습니다.

'예측 가격(scored_price)별 자동차 종류(body-style)들의 분포'를 시각화해보겠습니다.

지금부터 추가하는 시각화 노드들은 다음 튜토리얼에서 대시보드를 제작하는 데에 사용될 것이니, 다음 튜토리얼을 진행할 예정이라면 노드들을 캔버스에서 삭제하지 않는 편이 좋습니다.