大気の質
CoddyのMachine Learningジャーニー「機械学習のための統計」セクションの一部。レッスン 62/64。
ある都市が、微小粒子状物質PM2.5の短期予測を求めています。街頭センサーはair.csvに40日分のデータを記録しました。
各行には、その日の風、気温、湿度、交通量、pm25が記録されています。そのうちの1つは、ほかの項目よりもはるかに正確に粉じんを追跡します。
データを見つけ、直線を当てはめ、それをどこまで信頼できるかを述べましょう。つまり、どれだけ説明できるか、どこで最も外れるか、そして予測がいつデータの範囲を超えるかです。
チャレンジ
難しいプログラムは新しい日の最良の特徴量の値を読み取ります。小数点以下2桁に丸めてください。
pm25とのrが最も強い特徴量を、符号を無視して選び、その符号付きrとともに出力します。- 直線を当てはめます。直線、決定係数R²、および残差が最も大きい行とその残差を出力します。
- その値に対する予測を行い、特徴量のデータ範囲外の場合は警告します。
- 最小値から最大値までの点と赤い直線を描きます。タイトルは
Air Quality、横軸は特徴量、縦軸はPM2.5です。
別の都市で、入力が8の場合：
Best feature: traffic_k (r = 0.86)
Line: pm25 = 1.11 * traffic_k + 13.67
R squared: 0.73
Largest miss: row 14 (residual 11.15)
Prediction at 8.0: 22.57
Warning: outside the dataあなたが直線を描いた後、Coddyがグラフについて説明します。
自分で試してみよう
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
value = float(input())
df = pd.read_csv("air.csv")
# 以下にコードを書いてください
腕試しこのレッスンには短いクイズがあります。レッスンを始めて解答し、進捗を記録しましょう。
機械学習のための統計のすべてのレッスン
自分で練習してみよう: Pythonオンラインコンパイラ