סקר במרפאה
חלק מהיחידה סטטיסטיקה ללמידת מכונה במסלול ה-Machine Learning של Coddy. שיעור 64 מתוך 64.
מרפאה שאלה 48 מטופלים על הביקור שלהם: גיל, סוג הביקור, מספר דקות ההמתנה ורמת שביעות הרצון, מ־poor ועד excellent. כל הנתונים נמצאים בקובץ clinic.csv.
מה משפיע על שביעות הרצון? שתי עמודות הן טקסט, לכן נקודד אותן תחילה. לשביעות הרצון יש סדר; לסוגי הביקורים אין:
אז כל עמודה היא מספר, ומפת חום אחת מראה איך כל הדברים קשורים זה לזה. המנהל גם רוצה דוח לכל סוג ביקור ואת קבוצת הגיל הכי פחות מרוצה.
אתגר
קשההתוכנית קוראת סוג ביקור. עגלו ל-2 ספרות אחרי הנקודה העשרונית.
- מפו את שביעות הרצון לערכים מ-1 עד 4, בצעו קידוד one-hot ל-
visitלתוךencoded(dtype=int), ושמרו את המתאמים שלו. - עבור סוג הביקור: מספר הביקורים שלו, זמן ההמתנה הממוצע ושביעות הרצון הממוצעת, ושיעור הלא מרוצים (2 או פחות) מביניהם ובסך הכול.
- חלקו את הגילים לקבוצות בגבולות 17, 34, 54, 85, בתור
18-34,35-54,55-85; הדפיסו את הקבוצה עם שביעות הרצון הנמוכה ביותר. - ציירו את המטריצה:
coolwarmמ-1- עד 1, סרגל צבעים, שמות העמודות בשני הצירים, כותרתClinic Survey.
עבור מרפאה אחרת ו-urgent:
urgent: 16 visits, mean wait 30.44, mean satisfaction 2.44
Unhappy after urgent: 0.56 (overall 0.33)
Least satisfied: 35-54 (2.6)אחרי השורות שלך, Coddy מתארת את מפת החום שלך.
נסו בעצמכם
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
visit = input()
df = pd.read_csv("clinic.csv")
# 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 בחיישניםתרגלו בעצמכם: קומפיילר Python אונליין