Najczęściej występująca wartość
Część sekcji Statystyka w uczeniu maszynowym ścieżki Machine Learning w Coddy. Lekcja 5 z 64.
Rozmiary koszulek to etykiety: nie ma średniej z M i XL. Środkiem kolumny kategorii jest jej dominanta, czyli najczęściej występująca wartość:
.mode() znajduje ją:
sizes = pd.Series(["M", "L", "M", "S", "XL", "M", "L", "S"])
print(sizes.mode()[0])To wypisuje:
MWartości mogą się powtarzać, więc .mode() zwraca posortowaną serię wszystkich zwycięzców. [0] pobiera pierwszy element.
Moda uzupełnia braki w kolumnie kategorii. To także najprostszy model ze wszystkich: zawsze zgaduj najczęściej występującą klasę.
Wyzwanie
ŁatwySklep narciarski chce wiedzieć, co trzymać w magazynie. Plik rentals.csv zawiera zapis 30 wypożyczeń w kolumnach item, boot_size, level i days.
- Dla każdej kolumny, w podanej kolejności, wypisz jej nazwę, dominantę i liczbę wypożyczeń z tą wartością.
- Następnie porównaj średnią wartość
days, zaokrągloną do 1 miejsca po przecinku, z jej dominantą.
Dla krótszego rejestru 8 wypożyczeń:
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 1Żadne wypożyczenie nie trwa 2.8 dnia: dominanta to wartość, która rzeczywiście występuje.
Spróbuj swoich sił
import pandas as pd
rentals = pd.read_csv("rentals.csv")
# Napisz swój kod poniżej
Ta lekcja zawiera krótki quiz. Zacznij lekcję, żeby na niego odpowiedzieć i śledzić swoje postępy.
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