Recapitulação: Anúncios de Carros
Parte da seção Estatística para ML do Journey de Machine Learning da Coddy. Lição 55 de 64.
Desafio
MédioUm site de carros usados prepara anúncios para um modelo de preços. listings.csv contém fuel, condition (fair, good, excellent), km e price. O programa lê um fuel.
- Adicione
condition_score:fair1,good2,excellent3. - Adicione
mileage:lowaté 50000 km,midaté 120000,highaté 300000. - Codifique
fuelcom one-hot encoding emcars(dtype=int). - Imprima o formato, a quantidade de carros por faixa de quilometragem e a contagem, o preço médio e a condição média do combustível lido (2 casas decimais).
Outros cinco anúncios se transformam nesta tabela:
Com a entrada hybrid, eles imprimem:
Shape: (5, 8)
mileage
low 1
mid 3
high 1
Name: count, dtype: int64
hybrid listings: 3
Mean price: 10500.0
Mean condition: 2.0Experimente você mesmo
import pandas as pd
cars = pd.read_csv("listings.csv")
fuel = input()
# Escreva seu código abaixo
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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