Repaso: datos sobre la diabetes

Parte de la sección Estadística para ML del Journey de Machine Learning de Coddy. Lección 60 de 64.

Desafío

Intermedio

Diez mediciones de 442 pacientes con diabetes, ya escaladas a números pequeños alrededor de 0, y una etiqueta que es un número: cuánto había progresado la enfermedad un año después.

Un histograma de la progresión de la enfermedad de 442 pacientes, desde aproximadamente 25 hasta 346, con una acumulación en los valores bajos y una cola larga hacia la derecha

Carga load_diabetes con as_frame=True. El programa lee la característica por la que pregunta un médico. Imprime:

Una primera observación: pacientes y celdas faltantes.
La media y la mediana de la etiqueta, con 1 decimal.
La característica más fuerte y su r con signo, con 2 decimales.
Una recta a partir de la característica consultada: pendiente e intercepto con 1 decimal, R cuadrado con 2.

Para una clínica ficticia y la entrada 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: 0.01

Una característica explica una parte. En la sección 3, un modelo usará las diez a la vez.

Pruébalo tú mismo

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_diabetes

feature = input()

# Escribe tu código a continuación

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2Distribuciones

Histogramas de densidad Formas de los datos Curva normal Regla del 68-95-99,7 Puntuaciones z Repaso: duración de la batería

5Valores atípicos

Diagramas de caja La regla del RIC La regla del valor Z Tratamiento de valores atípicos Repaso: fallos de los sensores

8Comparación de grupos

Diagramas de caja por grupo Diferencia de medias ¿Podría ser azar?Valores p La prueba t Repaso: prueba A/B

11Exploración de un conjunto de datos

Una primera mirada Todas las características a la vez Características frente a la etiqueta Las dos mejores característicasRepaso: datos sobre la diabetes

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