데이터의 분포 모양
Coddy Machine Learning 여정의 머신러닝을 위한 통계 섹션에 포함된 레슨. 64개 중 8번째.
히스토그램의 윤곽은 데이터의 모양이며, 어떤 요약 통계량을 신뢰할지 알려 줍니다:
긴 꼬리는 평균을 그쪽으로 끌어당기는 반면, 중앙값은 무리와 함께 머뭅니다. 열한 명의 방문자가 페이지에서 보낸 시간(초):
visits = np.array([8, 12, 15, 15, 18, 20, 22, 25, 40, 75, 140])
print(np.round(visits.mean(), 1), np.median(visits))다음이 출력됩니다:
35.5 20.0평균이 중앙값보다 큼: 오른쪽으로 치우침, 큰 값들이 꼬리를 이룹니다. 평균이 중앙값보다 작음: 왼쪽으로 치우침. 서로 가까움: 대칭.
왜도는 학습 전 경고입니다. 몇몇 극단적인 행이 나머지 행들과 크게 떨어져 있어 평균이 거의 누구도 대표하지 않습니다.
챌린지
쉬움150명의 플레이어 로그를 학습하기 전에, 게임 팀은 players.csv의 각 열의 분포 형태를 확인합니다. 각 열에 대해 순서대로 열 이름, 평균(소수점 첫째 자리까지), 중앙값, 판정을 출력하세요.
- 평균이 중앙값보다 2 초과로 높으면 right-skewed,
- 평균이 중앙값보다 2 초과로 낮으면 left-skewed,
- 그 외에는 symmetric.
다른 게임의 로그:
session_minutes: mean 14.3 above median 9.5, right-skewed
quiz_score: mean 83.3 below median 88.0, left-skewed
ping_ms: mean 46.4 close to median 46.0, symmetric직접 해보기
import numpy as np
import pandas as pd
players = pd.read_csv("players.csv")
# 아래에 코드를 작성하세요
실력 점검이 레슨에는 짧은 퀴즈가 포함되어 있습니다. 레슨을 시작해 문제를 풀고 진행 상황을 기록하세요.
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