Rückblick: Eiscreme und Sonne
Teil des Abschnitts Statistik für ML der Machine Learning-Journey von Coddy. Lektion 34 von 64.
Aufgabe
MittelJetzt geht es um das Raster aller Beziehungen. Ein Strandkiosk hat 40 Tage lang Daten in kiosk.csv erfasst: ein date-Feld und sechs Zahlenspalten. Das Programm liest den Namen einer Spalte ein.
- Gib die andere Spalte aus, die am stärksten mit ihr zusammenhängt; das Vorzeichen wird ignoriert.
- Gib das stärkste Paar verschiedener Spalten aus und prüfe dabei jedes Paar einmal in Tabellenreihenfolge.
- Stelle die Matrix als
coolwarm-Heatmap von -1 bis 1 mit einer Farbskala, Spaltennamen als Achsenbeschriftungen und dem TitelKiosk Correlationsdar.
Runde beide r-Werte auf 2 Dezimalstellen. Für ein kleineres Protokoll und die Eingabe temp_c:
Most related to temp_c: ice_creams (r = 0.87)
Strongest pair: visitors and ice_creams (r = 0.96)und das Diagramm (Coddy beschreibt anschließend deins):
Probier es selbst
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
kiosk = pd.read_csv("kiosk.csv")
column = input()
# Schreibe deinen Code unten
Alle Lektionen in Statistik für ML
1Lage und Streuung
Mittelwert und MedianPerzentile und QuartileVarianz und StandardabweichungStichprobe oder Grundgesamtheit?Der häufigste WertRückblick: Lieferzeiten4Stichproben und Grundgesamtheiten
Grundgesamtheit und StichprobeStichprobenmittelwerte variierenDie StichprobenverteilungGrößere Stichproben, weniger ZufallRückblick: Eine Stadt befragen2Verteilungen
DichtehistogrammeDatenverteilungenDie NormalverteilungskurveDie 68-95-99,7-RegelZ-WerteRückblick: Akkulaufzeit3Wahrscheinlichkeit durch Simulation
Wahrscheinlichkeit als HäufigkeitDas Gesetz der großen ZahlenAugensummen beim WürfelnErwartungswertBedingte WahrscheinlichkeitRückblick: Gewinnchancen am Würfelstand6Zusammenhänge
Streudiagramme lesenKorrelationKorrelationsmatrixKorrelations-HeatmapsKorrelation ist keine KausalitätRückblick: Eiscreme und SonneÜbe selbstständig: Online-Python-Compiler