תרשימי קופסה לפי קבוצה
חלק מהיחידה סטטיסטיקה ללמידת מכונה במסלול ה-Machine Learning של Coddy. שיעור 41 מתוך 64.
שתי קבוצות שונות זו מזו: האם ההבדל אמיתי, או שמא מדובר במזל? הפרק הזה מסתיים בתמונה שעונה על השאלה:
זה מתחיל במבט. סטודיו לקרמיקה מדד את זמני הפעולה של שני הכבשנים שלו. מעבירים ל־ax.boxplot רשימת קבוצות ואת השמות שלהן:
gas = np.array([6.5, 7, 7.5, 8, 7, 6.5, 8.5, 7.5])
electric = np.array([9, 10.5, 11, 9.5, 12, 10, 10.5, 15])
fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot([gas, electric], tick_labels=["Gas", "Electric"])
ax.set_ylabel("Hours")
plt.show()הקופסאות אפילו לא חופפות: הגז בוער מהר יותר. עבור מודל, מאפיין שהקופסאות שלו כמעט לא חופפות עוזר להבחין בין הקבוצות.
אתגר
בינוניאתר סקי מדד את זמני 36 הנסיעות בשלושת המעליות שלו. בקובץ lifts.csv יש עמודות lift (Red, Green או Blue) ו-minutes; קוד הפתיחה טוען אותו ומגדיר את התרשים.
- עברו בלולאה על
namesואספו את זמן הנסיעה של כל מעלית ברשימה. - ציירו תיבה אחת לכל מעלית, ושייכו לה שם באמצעות
tick_labels=. - הציגו את התרשים.
הקוד לא מדפיס דבר; Coddy מתארת כל תיבה. שתי מעליות אחרות נראות כך:
נסו בעצמכם
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
lifts = pd.read_csv("lifts.csv")
names = ["Red", "Green", "Blue"]
# אל תשנו את השורות שלהלן
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_title("Lift Times")
ax.set_xlabel("Lift")
ax.set_ylabel("Minutes")
# כתבו את הקוד שלכם למטה
בחנו את עצמכםהשיעור הזה כולל חידון קצר. התחילו את השיעור כדי לענות עליו ולעקוב אחרי ההתקדמות.
כל השיעורים ביחידה סטטיסטיקה ללמידת מכונה
1מרכז ופיזור
ממוצע וחציוןאחוזונים ורבעוניםשונות וסטיית תקןמדגם או אוכלוסייה?הערך השכיח ביותרסיכום: זמני משלוח4מדגמים ואוכלוסיות
אוכלוסייה ומדגםממוצעי מדגמים משתניםהתפלגות הדגימהמדגמים גדולים יותר, פחות רעשסיכום: סקר בעיירה5ערכים חריגים
תרשימי קופסהכלל הטווח הבין־רבעוני (IQR)כלל ציון Zטיפול בערכים חריגיםסיכום: תקלות בחיישנים8השוואה בין קבוצות
תרשימי קופסה לפי קבוצההפרש בין ממוצעיםהאם ייתכן שזה מקרי?ערכי Pמבחן tסיכום: מבחן A/Bתרגלו בעצמכם: קומפיילר Python אונליין