מפות חום של מתאמים
חלק מהיחידה סטטיסטיקה ללמידת מכונה במסלול ה-Machine Learning של Coddy. שיעור 32 מתוך 64.
מטריצה של עשרים מאפיינים היא קיר של מספרים. מפת חום צובעת כל תא, כך שהזוגות הבולטים קופצים לעין. שמונה ימים של קולנוע:
הקוד הזה מצייר את זה:
cinema = pd.DataFrame({
"tickets": [120, 340, 210, 410, 180, 290, 380, 150],
"popcorn": [70, 150, 100, 200, 95, 120, 170, 60],
"temp_c": [24, 12, 15, 9, 20, 19, 11, 22],
"staff": [6, 5, 8, 7, 5, 6, 6, 8],
})
corr = cinema.corr()
fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(corr, cmap="coolwarm", vmin=-1, vmax=1)
fig.colorbar(im)
ax.set_xticks(range(4), corr.columns)
ax.set_yticks(range(4), corr.columns)
ax.set_title("Cinema Correlations")
plt.show()vmin=-1, vmax=1 מקבעים את הצבעים: אדום הוא 1, לבן 0, כחול -1. fig.colorbar(im) מוסיף את מקרא הצבעים, ו-set_xticks(positions, labels) נותן שמות לתאים.
כרטיסים ופופקורן זוהרים באדום יחד; ימים חמים הם כחולים ביחס לשניהם. כוח האדם כמעט לא משנה.
אתגר
בינונישעון חכם תיעד 30 ימים בקובץ watch.csv: עמודת טקסט weekday וחמש עמודות מספריות.
- חשבו את מטריצת המתאם של העמודות המספריות.
- הציגו אותה כמפת חום
coolwarmמ־-1 עד 1, עם סרגל צבעים. - סמנו את הסימונים לרוחב ולאורך בשמות העמודות, תנו לה את הכותרת
Watch Data, והציגו אותה.
התוכנית שלכם לא מדפיסה דבר. עבור שלוש עמודות של בעלים אחר, התרשים נראה כך:
נסו בעצמכם
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
watch = pd.read_csv("watch.csv")
# כתבו את הקוד שלכם למטה
השיעור 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