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Repaso: anuncios de autos

Parte de la sección Estadística para ML del Journey de Machine Learning de Coddy. Lección 55 de 64.

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Desafío

Intermedio

Un sitio de autos usados prepara anuncios para un modelo de precios. listings.csv tiene fuel, condition (fair, good, excellent), km y price. El programa lee un fuel.

  1. Añade condition_score: fair 1, good 2, excellent 3.
  2. Añade mileage: low hasta 50000 km, mid hasta 120000, high hasta 300000.
  3. Codifica fuel con one-hot en cars (dtype=int).
  4. Imprime la forma, los autos por rango de kilometraje y el recuento, el precio medio y la condición media del combustible leído (2 decimales).

Otros cinco anuncios se convierten en esta tabla:

Otros cinco anuncios: las 4 columnas fuel, condition, km y price se convierten en 8. condition, km y price se mantienen; condition da lugar a condition_score, km da lugar a mileage y fuel se convierte en fuel_diesel, fuel_hybrid y fuel_petrol

Con la entrada hybrid, imprimen:

Shape: (5, 8)
mileage
low     1
mid     3
high    1
Name: count, dtype: int64
hybrid listings: 3
Mean price: 10500.0
Mean condition: 2.0

Pruébalo tú mismo

import pandas as pd

cars = pd.read_csv("listings.csv")
fuel = input()

# Escribe tu código a continuación

Todas las lecciones de Estadística para ML

1Centro y dispersión

Media y medianaPercentiles y cuartilesVarianza y desviación estándar¿Muestra o población?El valor más frecuenteRepaso: tiempos de entrega

4Muestras y poblaciones

Población y muestraLas medias muestrales varíanLa distribución muestralMuestras más grandes, menos ruidoRepaso: Encuestar a un pueblo

7Líneas de tendencia

ResiduosAjuste por mínimos cuadradosTrazar el ajustePredecir con una línea¿Qué tan bueno es el ajuste?Repaso: horas de práctica

10Codificación de categorías

Categorías como númerosCodificación one-hotAgrupación de números en intervalosRepaso: anuncios de autos

2Distribuciones

Histogramas de densidadFormas de los datosCurva normalRegla del 68-95-99,7Puntuaciones zRepaso: duración de la batería

5Valores atípicos

Diagramas de cajaLa regla del RICLa regla del valor ZTratamiento de valores atípicosRepaso: fallos de los sensores

8Comparación de grupos

Diagramas de caja por grupoDiferencia de medias¿Podría ser azar?Valores pLa prueba tRepaso: prueba A/B

11Exploración de un conjunto de datos

Una primera miradaTodas las características a la vezCaracterísticas frente a la etiquetaLas dos mejores característicasRepaso: datos sobre la diabetes

3Probabilidad mediante simulación

La probabilidad como frecuenciaLa ley de los grandes númerosSuma de dadosValor esperadoProbabilidad condicionalRepaso: probabilidades del puesto de dados

6Relaciones

Lectura de diagramas de dispersiónCorrelaciónMatriz de correlaciónMapas de calor de correlaciónCorrelación no es causalidadRepaso: helado y sol

9Escalado de características

Por qué escalar las característicasEscalado mín-máxEstandarizaciónStandardScalerRepaso: compañeros de escalada

12Desafíos finales

Retrasos de trenesCalidad del aireQuímica del vinoEncuesta clínica

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