مراجعة: بيانات السكري
جزء من قسم الإحصاء لتعلّم الآلة في رحلة Machine Learning على Coddy. الدرس 60 من 64.
التحدي
متوسطعشرة قياسات لـ 442 مريضًا بالسكري، جرى تحجيمها مسبقًا لتصبح أعدادًا صغيرة حول 0، وتصنيف هو رقم يوضح مدى تطور المرض بعد عام.
حمّل load_diabetes باستخدام as_frame=True. يقرأ البرنامج الميزة التي يسأل عنها الطبيب. اطبع:
- نظرة أولى: عدد المرضى والخلايا المفقودة.
- متوسط التصنيف ووسيطه، إلى منزلة عشرية واحدة.
- أقوى ميزة وقيمة r بإشارتها، إلى منزلتين عشريتين.
- خط من الميزة المطلوبة: الميل والجزء المقطوع إلى منزلة عشرية واحدة، وR squared إلى منزلتين عشريتين.
لعيادة افتراضية والمدخل age:
Patients: 300
Missing cells: 0
Progression: mean 118.6, median 118.0
Strongest feature: s2 (r = -0.75)
Line for age: slope 127.6, intercept 118.6
R squared: 0.01تفسر إحدى الميزات جزءًا من النتيجة. في القسم 3، سيستخدم النموذج الميزات العشر كلها دفعة واحدة.
جرّب بنفسك
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_diabetes
feature = input()
# اكتب الكود الخاص بك أدناه
جميع دروس الإحصاء لتعلّم الآلة
1المركز والتشتت
المتوسط والوسيطالمئينات والربيعاتالتباين والانحراف المعياريعينة أم مجتمع؟القيمة الأكثر شيوعًامراجعة: أوقات التسليم4العينات والمجتمعات الإحصائية
المجتمع والعينةتختلف متوسطات العيناتتوزيع المعاينةعينات أكبر، ضوضاء أقلمراجعة: استطلاع آراء بلدة2التوزيعات
مدرجات التكرار للكثافةأشكال البياناتالمنحنى الطبيعيقاعدة 68-95-99.7الدرجات المعيارية Zمراجعة: عمر البطارية5القيم المتطرفة
المخططات الصندوقيةقاعدة المدى الربيعي (IQR)قاعدة الدرجة المعيارية (Z-Score)التعامل مع القيم المتطرفةمراجعة: أعطال المستشعرات8مقارنة المجموعات
مخططات الصندوق حسب المجموعةالفرق بين المتوسطاتهل يمكن أن يكون ذلك محض صدفة؟القيم الاحتمالية (P-Values)اختبار tمراجعة: اختبار A/B11استكشاف مجموعة بيانات
نظرة أولىجميع السمات دفعة واحدةالسمات مقابل الوسمأفضل سمتينمراجعة: بيانات السكري3الاحتمالات بالمحاكاة
الاحتمال بوصفه تكرارًاقانون الأعداد الكبيرةمجاميع رميات النردالقيمة المتوقعةالاحتمال الشرطيمراجعة: احتمالات كشك النرد6العلاقات
قراءة المخططات المبعثرةالارتباطمصفوفة الارتباطخرائط الارتباط الحراريةالارتباط لا يعني السببيةمراجعة: الآيس كريم والشمستدرّب بنفسك: مترجم Python عبر الإنترنت