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Leggere i grafici a dispersione

Fa parte della sezione Statistica per il machine learning del percorso Machine Learning di Coddy. Lezione 29 di 64.

Questo capitolo si conclude con un'immagine che mostra come ogni colonna di una tabella si relaziona a tutte le altre:

Una griglia colorata per le 4 misurazioni di 150 fiori di iris, ogni cella contiene un numero da -1 a 1. La lunghezza e la larghezza dei petali condividono un rosso intenso di 0.96; la larghezza dei sepali è azzurro pallido rispetto alle altre

Inizia tutto dai tuoi occhi. Ogni punto di un grafico a dispersione è un campione; leggi la nuvola osservandone direzione, intensità e forma:

Sei piccoli grafici a dispersione: forte positiva, una fascia ascendente compatta; debole positiva, una nuvola ascendente dispersa; nessuna relazione, una macchia informe; forte negativa e debole negativa, fasce discendenti; curva, una forma a U

In aumento è positivo, in diminuzione negativo. Una banda stretta è forte, una nube larga è debole, una macchia non è nessuna delle due. Una curva è curva.

Guarda prima di calcolare: il numero nella prossima lezione vede solo fasce diritte.

Provalo tu

Questa lezione non include una sfida di codice.

quiz iconMettiti alla prova

Questa lezione include un breve quiz. Inizia la lezione per rispondere e tenere traccia dei tuoi progressi.

Tutte le lezioni di Statistica per il machine learning

1Centro e dispersione

Media e medianaPercentili e quartiliVarianza e deviazione standardCampione o popolazione?Il valore più frequenteRiepilogo: tempi di consegna

4Campioni e popolazioni

Popolazione e campioneLe medie campionarie varianoDistribuzione campionariaCampioni più grandi, meno rumoreRiepilogo: sondare una città

7Linee di tendenza

ResiduiAdattamento dei minimi quadratiTracciare la retta di adattamentoFare previsioni con una rettaQuanto è buono l’adattamento?Riepilogo: ore di pratica

10Codifica delle categorie

Categorie come numeriCodifica one-hotRaggruppamento dei numeri in intervalliRiepilogo: annunci di auto

2Distribuzioni

Istogrammi di densitàForme dei datiCurva normaleRegola 68-95-99,7Punteggi ZRiepilogo: durata della batteria

5Valori anomali

Diagrammi a scatolaLa regola dell'IQRLa regola dello z-scoreGestire i valori anomaliRiepilogo: anomalie dei sensori

8Confrontare gruppi

Diagrammi a scatola per gruppoDifferenza tra le mediePotrebbe essere solo caso?I p-valueIl test tRiepilogo: test A/B

11Esplorare un dataset

Una prima occhiataTutte le feature insiemeFeature a confronto con l'etichettaLe due feature miglioriRiepilogo: dati sul diabete

3Probabilità tramite simulazione

La probabilità come frequenzaLa legge dei grandi numeriSomme dei dadiValore attesoProbabilità condizionataRiepilogo: probabilità al banco dei dadi

6Relazioni

Leggere i grafici a dispersioneCorrelazioneMatrice di correlazioneMappe di calore della correlazioneCorrelazione non significa causalitàRiepilogo: gelato e sole

9Scalatura delle feature

Perché scalare le featureScalatura Min-MaxStandardizzazioneStandardScalerRiepilogo: compagni di scalata

12Sfide finali

Ritardi dei treniQualità dell'ariaChimica del vinoSondaggio in clinica

Esercitati da solo: Compilatore Python online