Podsumowanie: czasy dostaw
Część sekcji Statystyka w uczeniu maszynowym ścieżki Machine Learning w Coddy. Lekcja 6 z 64.
Wyzwanie
ŁatwyZbierz podsumowanie rozdziału: raport o jednej restauracji dla aplikacji do dostaw. Plik deliveries.csv zawiera kolumny restaurant, driver i minutes, a program odczytuje nazwę restauracji. Dla jej dostaw wyświetl:
- ile ich było,
- medianę minut, a następnie średnią (1 miejsce po przecinku),
- IQR (1 miejsce po przecinku),
- odchylenie standardowe z próby, tak jak oblicza je pandas (2 miejsca po przecinku),
- kierowcę, który zrealizował ich najwięcej.
Dla innej restauracji i danych wejściowych Pizza:
Pizza: 10 deliveries
Usual time: 17.5 min (median), mean 19.2
Middle half spans 2.5 min (IQR)
Std: 5.81 min
Top driver: MiaSpróbuj swoich sił
import numpy as np
import pandas as pd
deliveries = pd.read_csv("deliveries.csv")
name = input()
# Napisz swój kod poniżej
Wszystkie lekcje w sekcji Statystyka w uczeniu maszynowym
1Położenie i rozproszenie
Średnia i medianaPercentyle i kwartyleWariancja i odchylenie standardowePróba czy populacja?Najczęściej występująca wartośćPodsumowanie: czasy dostaw4Próby i populacje
Populacja i próbaŚrednie z prób się różniąRozkład próbkowaniaWiększe próby, mniej szumuPodsumowanie: ankietowanie mieszkańców2Rozkłady
Histogramy gęstościKształty danychKrzywa normalnaReguła 68-95-99,7Wyniki standaryzowane (Z-scores)Podsumowanie: czas pracy baterii5Obserwacje odstające
Wykresy pudełkoweReguła IQRReguła Z-scorePostępowanie z obserwacjami odstającymiPodsumowanie: błędy czujników3Prawdopodobieństwo przez symulację
Prawdopodobieństwo jako częstośćPrawo wielkich liczbSumy oczekWartość oczekiwanaPrawdopodobieństwo warunkowePodsumowanie: szanse na stoisku z kośćmi6Relacje
Odczytywanie wykresów punktowychKorelacjaMacierz korelacjiMapy cieplne korelacjiKorelacja nie oznacza przyczynowościPodsumowanie: lody i słońcePoćwicz samodzielnie: Kompilator Python online