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CoddyTech

Récapitulatif : données sur le diabète

Fait partie de la section Statistiques pour le ML du Journey Machine Learning de Coddy. Leçon 60 sur 64.

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Défi

Moyen

Dix mesures de 442 patients atteints de diabète, déjà ramenées à de petites valeurs autour de 0, et une étiquette qui est un nombre : le degré de progression de la maladie un an plus tard.

Un histogramme de la progression de la maladie chez 442 patients, allant d'environ 25 à 346, avec une concentration dans les valeurs basses et une longue traîne vers la droite

Charge load_diabetes avec as_frame=True. Le programme lit la caractéristique demandée par un médecin. Affiche :

  1. Premier aperçu : les patients et les cellules manquantes.
  2. La moyenne et la médiane de l'étiquette, à 1 décimale.
  3. La caractéristique la plus forte et son r signé, à 2 décimales.
  4. Une droite à partir de la caractéristique demandée : pente et ordonnée à l'origine à 1 décimale, R carré à 2.

Pour une clinique fictive et l'entrée 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

Une caractéristique explique une partie du phénomène. Dans la section 3, un modèle utilisera les dix à la fois.

Essayez vous-même

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_diabetes

feature = input()

# Écrivez votre code ci-dessous

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