Menu
CoddyTech
START LEARNING

Rangkuman: Daftar Mobil

Termasuk bagian Statistik untuk ML dalam perjalanan Machine Learning di Coddy. Pelajaran 55 dari 64.

challenge icon

Tantangan

Sedang

Sebuah situs mobil bekas menyiapkan listing untuk model harga. listings.csv memiliki fuel, condition (fair, good, excellent), km, dan price. Program membaca fuel.

  1. Tambahkan condition_score: fair bernilai 1, good bernilai 2, excellent bernilai 3.
  2. Tambahkan mileage: low hingga 50000 km, mid hingga 120000, high hingga 300000.
  3. Lakukan one-hot encoding pada fuel ke dalam cars (dtype=int).
  4. Cetak bentuk data, jumlah mobil untuk setiap rentang jarak tempuh, serta jumlah listing dengan fuel yang dibaca, harga rata-rata, dan kondisi rata-rata (2 desimal).

Lima listing lainnya menjadi tabel ini:

Lima listing lainnya: 4 kolom fuel, condition, km, dan price menjadi 8. condition, km, dan price tetap; condition menghasilkan condition_score, km menghasilkan mileage, dan fuel menjadi fuel_diesel, fuel_hybrid, dan fuel_petrol

Dengan input hybrid, program mencetak:

Shape: (5, 8)
mileage
low     1
mid     3
high    1
Name: count, dtype: int64
hybrid listings: 3
Mean price: 10500.0
Mean condition: 2.0

Coba sendiri

import pandas as pd

cars = pd.read_csv("listings.csv")
fuel = input()

# Tulis kodemu di bawah ini

Semua pelajaran di Statistik untuk ML

1Pusat dan Sebaran

Rata-rata dan MedianPersentil dan KuartilVarians dan Simpangan BakuSampel atau Populasi?Nilai yang Paling Sering MunculRangkuman: Waktu Pengiriman

4Sampel dan Populasi

Populasi dan SampelRata-rata Sampel BervariasiDistribusi SamplingSampel Lebih Besar, Lebih Sedikit GangguanRangkuman: Jajak Pendapat di Sebuah Kota

7Garis Tren

ResidualPencocokan Kuadrat TerkecilMenggambar Garis KecocokanMemprediksi dengan GarisSeberapa Baik Kecocokannya?Rangkuman: Jam Latihan

10Kategori Encoding

Kategori sebagai AngkaOne-Hot EncodingMengelompokkan AngkaRangkuman: Daftar Mobil

2Distribusi

Histogram KepadatanBentuk DataKurva NormalAturan 68-95-99,7Skor-ZRekap: Daya Tahan Baterai

5Nilai Pencilan

Diagram KotakAturan IQRAturan Z-ScoreMenangani Nilai PencilanRangkuman: Gangguan Sensor

8Membandingkan Kelompok

Diagram Kotak per KelompokPerbedaan Rata-rataMungkinkah Ini Kebetulan?Nilai-pUji-tRangkuman: Uji A/B

11Menjelajahi Dataset

Melihat SekilasSemua Fitur SekaligusFitur Dibandingkan dengan LabelDua Fitur TerbaikRangkuman: Data Diabetes

3Probabilitas melalui Simulasi

Probabilitas sebagai FrekuensiHukum Bilangan BesarJumlah Mata DaduNilai HarapanProbabilitas BersyaratRangkuman: Peluang di Lapak Dadu

6Hubungan

Membaca Diagram PencarKorelasiMatriks KorelasiPeta Panas KorelasiKorelasi Bukan Sebab-AkibatRangkuman: Es Krim dan Matahari

9Skala Fitur

Mengapa Fitur Perlu DiskalakanSkala Min-MaksStandardisasiStandardScalerRekap: Rekan Mendaki

12Tantangan Akhir

Keterlambatan KeretaKualitas UdaraKimia AnggurSurvei Klinik

Latihan sendiri: Compiler Python online