在Kernel Density Estimation (KDE) 图中，纵轴表示的是概率密度值（probability density），其单位与数据的测量单位相对应。即使你的纵轴数值很小，例如0.000001，并不意味着该图无效或结果不可信。这是因为KDE图的设计目标是使整个区域下的概率密度积分等于1，而不是将所有点的概率密度值固定在一个特定区间内。

小的概率密度值（如0.000001）可能表明你的数据分布范围较广，或者你选择的带宽（bandwidth）较大。在这种情况下，KDE图在某些区域可能呈现出较低的概率密度值。然而，这并不影响结果的有效性。

为了判断结果是否合理，你可以：

1. 检查数据是否包含大量异常值或离群点，它们可能导致概率密度估计变得平缓。
2. 调整带宽参数。使用较小的带宽可能会产生更窄、更高的峰，而较大的带宽则会导致更平滑的概率密度曲线。

总之，只要你的KDE图呈现出合理的数据分布特征，并且没有明显的错误（如负值或归一化问题），纵轴数值大小并不是判断有效性的关键因素。你只需关注概率密度估计是否符合实际数据分布即可。

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