סיכום: תקלות בחיישנים

חלק מהיחידה סטטיסטיקה ללמידת מכונה במסלול ה-Machine Learning של Coddy. שיעור 28 מתוך 64.

אתגר

בינוני

זוכרים את הנקודות הבודדות בתרשים הקופסה? חיישן בחדר האחסון של מוזיאון רושם את הלחות כל 15 דקות לתוך readings, ומדי פעם הוא מתקלקל.

הדפיסו כמה מדידות כל כלל מסמן: מחוץ לגבולות IQR, וציון z שגדול מ־3 או קטן מ־-3.
הגבילו את המדידות לגבולות IQR, ואז הדפיסו את הממוצע לפני ואחרי, מעוגל ל־2 ספרות עשרוניות.
ציירו תרשימי קופסה זה לצד זה, עם הכותרות Before (המדידות) ו־After (המדידות המוגבלות), ולשניהם תווית ציר y Humidity (%).

עבור רישום של יום אחר, התוכנית מדפיסה:

IQR glitches: 3
Z-score glitches: 2
Mean before: 51.69
Mean after: 51.89

ומציירת את התרשים הזה (Coddy יתאר אחר כך את התרשים שלך):

שני תרשימי קופסה זה לצד זה. לפני: קופסה מכווצת ליד 52 אחוז, עם נקודות חריגות ב־0, ב־31.5 וב־99.9. אחרי, המדידות שהוגבלו: קופסה מלאה בערך מ־50.7 עד 53.2, עם שפמים בערך מ־47 עד 57 וללא נקודות

נסו בעצמכם

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

log = pd.read_csv("humidity.csv")
readings = log["humidity"]

# כתבו את הקוד שלכם למטה

כל השיעורים ביחידה סטטיסטיקה ללמידת מכונה

2התפלגויות

היסטוגרמות צפיפות צורות הנתונים העקומה הנורמלית כלל 68-95-99.7 ציוני Z סיכום: חיי סוללה

5ערכים חריגים

תרשימי קופסה כלל הטווח הבין־רבעוני (IQR)כלל ציון Z טיפול בערכים חריגיםסיכום: תקלות בחיישנים

8השוואה בין קבוצות

תרשימי קופסה לפי קבוצה הפרש בין ממוצעים האם ייתכן שזה מקרי?ערכי P מבחן t סיכום: מבחן A/B

11חקר מערך נתונים

מבט ראשון כל המאפיינים בבת אחת מאפיינים מול התווית שני המאפיינים הטובים ביותר סיכום: נתוני סוכרת

תרגלו בעצמכם: קומפיילר Python אונליין