Datenverteilungen
Teil des Abschnitts Statistik für ML der Machine Learning-Journey von Coddy. Lektion 8 von 64.
Die Kontur eines Histogramms ist die Form der Daten und verrät dir, welcher Zusammenfassung du vertrauen solltest:
Ein langer Rand zieht den Mittelwert in seine Richtung, während der Median bei der Masse bleibt. Sekunden, die elf Besucher auf einer Seite verbracht haben:
visits = np.array([8, 12, 15, 15, 18, 20, 22, 25, 40, 75, 140])
print(np.round(visits.mean(), 1), np.median(visits))Dies gibt Folgendes aus:
35.5 20.0Mittelwert über dem Median: rechtsschief, ein Ausläufer großer Werte. Mittelwert darunter: linksschief. Nahe beieinander: symmetrisch.
Schiefe ist eine Warnung vor dem Training: Einige extreme Zeilen liegen weit vom Rest entfernt, und der Mittelwert beschreibt fast niemanden.
Aufgabe
EinfachBevor ein Spielteam mit den Protokollen von 150 Spielern trainiert, überprüft es die Verteilung jeder Spalte in players.csv. Gib für jede Spalte der Reihe nach ihren Namen, ihren Mittelwert (1 Dezimalstelle), ihren Median und ein Urteil aus:
- right-skewed, wenn der Mittelwert mehr als 2 über dem Median liegt,
- left-skewed, wenn er mehr als 2 darunter liegt,
- andernfalls symmetric.
Für das Protokoll eines anderen Spiels:
session_minutes: mean 14.3 above median 9.5, right-skewed
quiz_score: mean 83.3 below median 88.0, left-skewed
ping_ms: mean 46.4 close to median 46.0, symmetricProbier es selbst
import numpy as np
import pandas as pd
players = pd.read_csv("players.csv")
# Schreibe deinen Code unten
Teste dich selbstDiese Lektion enthält ein kurzes Quiz. Starte die Lektion, um es zu beantworten und deinen Fortschritt zu speichern.
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