Reguła Z-score
Część sekcji Statystyka w uczeniu maszynowym ścieżki Machine Learning w Coddy. Lekcja 26 z 64.
Na farmie zważono 300 jaj, a następnie ręcznie wpisano dwa wyniki: 6.2 g i 94.6 g — oba błędne. Ich wyniki z (odległości od średniej, w odchyleniach standardowych) zdradzają pomyłki:
np.abs usuwa znaki minus, więc jedno porównanie wykrywa obie strony:
rng = np.random.default_rng(3)
eggs = np.concatenate([rng.normal(60, 4, size=300), np.array([6.2, 94.6])])
z = (eggs - eggs.mean()) / eggs.std()
print(np.abs(np.array([-4, 2, -1])))
print(eggs[np.abs(z) > 3])To wypisuje:
[4 2 1]
[ 6.2 94.6]W danych o rozkładzie dzwonowym 99.7% wartości mieści się w zakresie 3 odchyleń standardowych, więc np.abs(z) > 3 wskazuje rzadkie wartości, które należy sprawdzić przed trenowaniem.
Jednak wartość odstająca zawyża odchylenie standardowe, względem którego jest mierzona, więc w małych próbach pozostaje ukryta: w takich przypadkach zastosuj regułę IQR.
Wyzwanie
ŚredniWaga w piekarni zważyła 250 bochenków i zapisała je w loaves, a 3 kolejne wpisano ręcznie. Program odczytuje próg.
- Oblicz wynik z dla każdego bochenka, używając metod tablicy
.mean()i.std(). - W kolejności pozycji wypisz każdy bochenek, którego wynik z jest oddalony od 0 o więcej niż próg: jego pozycję, wagę (z 1 miejscem po przecinku) i wynik z (z 2 miejscami po przecinku).
- Wypisz, ile bochenków wymieniono.
Dla innego dnia i progu 3:
Loaf 200: 702.5 g, z = -5.38
Loaf 201: 889.3 g, z = 4.91
Loaves to re-weigh: 2Spróbuj swoich sił
import numpy as np
# Nie zmieniaj poniższych wierszy: 250 bochenków zważonych na wadze, a następnie 3 masy wpisane ręcznie
rng = np.random.default_rng(25)
loaves = np.concatenate([rng.normal(800, 15, size=250), np.array([731.4, 868.9, 912.3])])
cutoff = float(input())
# 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