최빈값

Coddy Machine Learning 여정의 머신러닝을 위한 통계 섹션에 포함된 레슨. 64개 중 5번째.

티셔츠 사이즈는 라벨입니다. M과 XL의 평균은 없습니다. 범주형 열의 중심은 가장 흔한 값인 최빈값입니다:

사이즈별 티셔츠 주문 8건을 나타내는 막대: S 2, M 3, L 2, XL 1. 가장 높은 막대인 M은 어둡게 표시되어 있고 최빈값이라고 라벨이 붙어 있음

.mode()는 이를 찾아냅니다:

sizes = pd.Series(["M", "L", "M", "S", "XL", "M", "L", "S"])
print(sizes.mode()[0])

다음이 출력됩니다:

값이 동률일 수 있으므로 .mode()는 모든 최빈값을 정렬된 Series로 반환합니다. [0]은 첫 번째 값을 가져옵니다.

최빈값은 범주형 열의 결측값을 채웁니다. 또한 모든 모델 중 가장 단순한 모델입니다. 항상 가장 흔한 클래스를 추측합니다.

챌린지

쉬움

스키 가게에서는 어떤 물품을 재고로 보유해야 할지 알고 싶어 합니다. rentals.csv에는 item, boot_size, level, days 열과 함께 30건의 대여 기록이 있습니다.

대여 기록이 8건인 더 짧은 로그의 경우:

item: snowboard (5 of 8)
boot_size: 42 (4 of 8)
level: beginner (5 of 8)
days: 1 (4 of 8)
Days rented, mean vs mode: 2.8 vs 1

2.8일 동안 대여한 경우는 없습니다. 최빈값은 실제로 발생한 값입니다.

직접 해보기

import pandas as pd

rentals = pd.read_csv("rentals.csv")

# 아래에 코드를 작성하세요

실력 점검

이 레슨에는 짧은 퀴즈가 포함되어 있습니다. 레슨을 시작해 문제를 풀고 진행 상황을 기록하세요.

머신러닝을 위한 통계의 모든 레슨

3시뮬레이션으로 알아보는 확률

6관계

9특성 스케일링

12최종 도전 과제