Média e mediana
Parte da seção Estatística para ML do Journey de Machine Learning da Coddy. Lição 1 de 64.
Antes que um modelo aprenda com uma coluna, você a descreve com dois números: seu centro e sua dispersão. Este capítulo começa pelo centro:
As mesmas rendas em código, com o fundador por último:
incomes = np.array([38, 41, 35, 47, 44, 31, 390])
print(np.round(incomes.mean(), 1))
print(np.median(incomes))Isso imprime:
89.4
41.0O fundador arrasta a média para cima de seis amigos. A mediana, o valor do meio depois de ordenar, quase não se altera: confie nela para colunas com valores extremos, como preços.
Uma quantidade par calcula a média dos dois valores centrais. Para arrays, use np.median(a); uma coluna do pandas tem .median().
Desafio
FácilUma mansão pode fazer uma rua inteira parecer cara. O código inicial lê os preços das casas da rua, em milhares, em prices. Imprima:
- O preço médio, arredondado para 1 casa decimal.
- O preço mediano.
- Quantas casas custam menos que a média.
Para os preços 320, 300, 2500, 310 e 335:
Mean: 753.0
Median: 320.0
4 of 5 houses cost less than the meanExperimente você mesmo
import numpy as np
n = int(input())
values = []
for i in range(n):
values.append(int(input()))
prices = np.array(values)
# Escreva seu código abaixo
Esta lição inclui um quiz rápido. Comece a lição para respondê-lo e acompanhar seu progresso.
Todas as lições de Estatística para ML
1Centro e dispersão
Média e medianaPercentis e quartisVariância e desvio padrãoAmostra ou população?O valor mais frequenteRevisão: tempos de entrega4Amostras e Populações
População e AmostraAs médias amostrais variamA distribuição amostralAmostras maiores, menos ruídoRevisão: pesquisa de opinião em uma cidade7Linhas de tendência
ResíduosAjuste por mínimos quadradosTraçando o ajusteFazendo previsões com uma linhaQuão bom é o ajuste?Revisão: horas de prática10Codificação de Categorias
Categorias como NúmerosCodificação One-HotAgrupamento de Números em FaixasRecapitulação: Anúncios de Carros2Distribuições
Histogramas de densidadeFormatos dos dadosA curva normalA regra 68-95-99,7Escores ZRecapitulando: duração da bateria5Valores atípicos
Diagramas de caixaA regra do IQRA regra do Z-scoreComo lidar com valores atípicosRevisão: falhas nos sensores8Comparando grupos
Gráficos de caixa por grupoDiferença entre médiasPode ser acaso?Valores-pO teste tRevisão: teste A/B11Explorando um conjunto de dados
Um primeiro olharTodos os atributos de uma vezAtributos em relação ao rótuloOs dois melhores atributosRevisão: dados de diabetes3Probabilidade por Simulação
Probabilidade como frequênciaA Lei dos Grandes NúmerosSomas de dadosValor esperadoProbabilidade condicionalRevisão: chances na barraca de dados6Relações
Lendo gráficos de dispersãoCorrelaçãoMatriz de correlaçãoMapas de calor de correlaçãoCorrelação não é causalidadeRevisão: sorvete e sol9Escalonamento de Recursos
Por que escalar os recursosEscalonamento Min-MaxPadronizaçãoStandardScalerRevisão: Parceiros de escaladaPratique por conta própria: Compilador de Python online