Rückblick: Sensorfehler

Teil des Abschnitts Statistik für ML der Machine Learning-Journey von Coddy. Lektion 28 von 64.

Aufgabe

Mittel

Erinnerst du dich an die einsamen Punkte im Boxplot? Der Sensor in einem Lagerraum eines Museums protokolliert alle 15 Minuten die Luftfeuchtigkeit in readings, und ab und zu spinnt er.

Gib aus, wie viele Messwerte jede Regel als Ausreißer kennzeichnet: außerhalb der IQR-Grenzen und z-Score mit einem Betrag über 3.
Begrenze die Messwerte auf die IQR-Grenzen und gib dann den Mittelwert davor und danach, auf 2 Dezimalstellen gerundet, aus.
Zeichne Boxplots nebeneinander mit den Titeln Before (die Messwerte) und After (begrenzt), beide mit der y-Achsenbeschriftung Humidity (%).

Für das Protokoll eines anderen Tages gibt das Programm Folgendes aus:

IQR glitches: 3
Z-score glitches: 2
Mean before: 51.69
Mean after: 51.89

und zeichnet diese Abbildung (Coddy beschreibt dann deine):

Zwei Boxplots nebeneinander. Before: ein zusammengedrückter Kasten nahe 52 Prozent mit Ausreißerpunkten bei 0, 31.5 und 99.9. After, die begrenzten Messwerte: ein vollständiger Kasten von etwa 50.7 bis 53.2 mit Whiskern von etwa 47 bis 57 und ohne Punkte

Probier es selbst

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

log = pd.read_csv("humidity.csv")
readings = log["humidity"]

# Schreibe deinen Code unten