Podsumowanie: dane dotyczące cukrzycy
Część sekcji Statystyka w uczeniu maszynowym ścieżki Machine Learning w Coddy. Lekcja 60 z 64.
Wyzwanie
ŚredniDziesięć pomiarów 442 pacjentów z cukrzycą, już przeskalowanych do niewielkich wartości w okolicach 0, oraz etykieta będąca liczbą: informująca, jak bardzo choroba postępowała rok później.
Wczytaj load_diabetes z as_frame=True. Program odczytuje cechę, o którą pyta lekarz. Wypisz:
- Na początek: liczbę pacjentów i brakujących komórek.
- Średnią i medianę etykiety, z dokładnością do 1 miejsca po przecinku.
- Najsilniejszą cechę i jej podpisane r, z dokładnością do 2 miejsc po przecinku.
- Linię wyznaczoną na podstawie wskazanej cechy: nachylenie i punkt przecięcia z osią, z dokładnością do 1 miejsca po przecinku, oraz R kwadrat z dokładnością do 2 miejsc.
Dla fikcyjnej kliniki i danych wejściowych age:
Patients: 300
Missing cells: 0
Progression: mean 118.6, median 118.0
Strongest feature: s2 (r = -0.75)
Line for age: slope 127.6, intercept 118.6
R squared: 0.01Jedna cecha wyjaśnia część wyniku. W sekcji 3 model wykorzysta wszystkie dziesięć naraz.
Spróbuj swoich sił
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_diabetes
feature = input()
# Wpisz 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 czujników8Porównywanie grup
Wykresy pudełkowe według grupRóżnica średnichCzy to może być przypadek?Wartości pTest tPodsumowanie: test A/B11Eksploracja zbioru danych
Pierwsze spojrzenieWszystkie cechy narazCechy a etykietaDwie najlepsze cechyPodsumowanie: dane dotyczące cukrzycy3Prawdopodobieństwo 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