Un ingénieur ML doit examiner la distribution des prix des voitures pour un type de voiture spécifique dans un jeu de données contenant des attributs tels que la marque, le type, l'efficacité énergétique et le prix, à l'aide de SageMaker Data Wrangler. Quelle visualisation est la plus appropriée pour inspecter la plage et la distribution des prix pour ce type de voiture ?

L'histogramme est le choix le plus approprié car il affiche la distribution d'une variable numérique unique, comme le prix des voitures. Il regroupe les données en intervalles (bins) et montre la fréquence de chaque intervalle, ce qui permet d'inspecter visuellement la plage, la forme de la distribution, la densité et les éventuelles asymétries ou modes. Un nuage de points est utilisé pour visualiser la relation entre deux variables numériques, pas la distribution d'une seule variable. La visualisation de modèle rapide est destinée à l'évaluation de modèles et à l'importance des caractéristiques, pas à l'exploration de la distribution des données brutes. La détection d'anomalies identifie les valeurs aberrantes, mais ne fournit pas une vue complète de la distribution générale de la caractéristique.