클리닉 설문조사
Coddy Machine Learning 여정의 머신러닝을 위한 통계 섹션에 포함된 레슨. 64개 중 64번째.
한 병원에서 환자 48명에게 진료에 관해 물었습니다. 나이, 진료 유형, 대기 시간(분), 그리고 poor부터 excellent까지의 만족도입니다. 모든 내용은 clinic.csv에 있습니다.
만족도에 영향을 주는 요인은 무엇일까요? 두 열은 텍스트이므로 먼저 인코딩하세요. 만족도에는 순서가 있지만, 방문 유형에는 순서가 없습니다:
그러면 모든 열이 숫자이고, 하나의 히트맵으로 모든 항목의 관계를 보여 줍니다. 매니저는 방문 유형별 보고서와 만족도가 가장 낮은 연령대도 원합니다.
챌린지
어려움프로그램은 방문 유형을 읽습니다. 소수점 둘째 자리까지 반올림하세요.
- 만족도를 1부터 4까지의 값으로 매핑하고,
visit을 원-핫 인코딩하여encoded에 저장하세요(dtype=int). 상관관계도 유지하세요. - 방문 유형별 방문 횟수, 평균 대기 시간과 만족도, 그리고 해당 방문 중 불만족(2 이하)인 비율과 전체 비율을 구하세요.
- 나이를 17, 34, 54, 85를 기준으로
18-34,35-54,55-85구간으로 나누고, 만족도가 가장 낮은 구간을 출력하세요. - 행렬을 그리세요: -1부터 1까지의
coolwarm, 컬러 바, 양쪽 축의 열 이름, 제목Clinic Survey.
다른 병원의 urgent 방문 유형의 경우:
urgent: 16 visits, mean wait 30.44, mean satisfaction 2.44
Unhappy after urgent: 0.56 (overall 0.33)
Least satisfied: 35-54 (2.6)코드를 작성하면 Coddy가 히트맵을 설명합니다.
직접 해보기
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
visit = input()
df = pd.read_csv("clinic.csv")
# 아래에 코드를 작성하세요
실력 점검이 레슨에는 짧은 퀴즈가 포함되어 있습니다. 레슨을 시작해 문제를 풀고 진행 상황을 기록하세요.
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