אוכלוסייה ומדגם

חלק מהיחידה סטטיסטיקה ללמידת מכונה במסלול ה-Machine Learning של Coddy. שיעור 19 מתוך 64.

שקילת התפוחים מ-300 עצים אורכת ימים; שקילת התפוחים מ-20 עצים אורכת שעה. כל העצים הם האוכלוסייה, ו-20 מהם הם מדגם:

מטע של 300 עצי תפוח המצוירים כרשת של תאים בהירים, כאשר 20 תאים מפוזרים באקראי ומוצללים בכהה: המדגם

rng.choice בוחרת את המדגם. replace=False בוחר כל עץ לכל היותר פעם אחת, כמו שמות מתוך כובע:

rng = np.random.default_rng(4)
trees = np.round(rng.normal(40, 8, size=300), 1)  # ק"ג של תפוחים
sample = rng.choice(trees, size=20, replace=False)
print(np.round(trees.mean(), 2))
print(np.round(sample.mean(), 2))

זה מדפיס:

40.82
38.49

הממוצע של המדגם אומד את ממוצע האוכלוסייה: קרוב, לא שווה. כל מערך נתונים של ML הוא מדגם, והפרק הזה מסתיים בסקר בקרב תושבי עיר שלמה.

אתגר

בינוני

חוות צמר רוצה לדעת מה משקל הצמר הממוצע של 3000 הכבשים שלה בלי לשקול את כולן. בסימולציה הזו fleeces מכיל את משקל הצמר של כל כבשה בגרמים, והתוכנית קוראת גודל מדגם.

בחר מדגם של מספר כזה של כבשים שונות באמצעות rng.choice.
הדפס את הממוצע שלו, את הממוצע של כל הכבשים ואת מידת הסטייה (המדגם פחות כולן), עד 2 ספרות אחרי הנקודה העשרונית.

עבור חווה אחרת ו-30:

Sample of 30 sheep: 4371.33 g
All 3000 sheep: 4311.47 g
Off by: 59.86 g

נסו בעצמכם

import numpy as np

size = int(input())

# אין לשנות את השורות שלהלן: משקל הצמר בגרמים של כל כבשה בחווה
rng = np.random.default_rng(19)
fleeces = np.round(rng.normal(4500, 800, size=3000))

# כתבו את הקוד שלכם להלן

בחנו את עצמכם

השיעור הזה כולל חידון קצר. התחילו את השיעור כדי לענות עליו ולעקוב אחרי ההתקדמות.

כל השיעורים ביחידה סטטיסטיקה ללמידת מכונה

תרגלו בעצמכם: קומפיילר Python אונליין