Revisão: horas de prática

Parte da seção Estatística para ML do Journey de Machine Learning da Coddy. Lição 40 de 64.

Desafio

Médio

Quanto tempo de prática semanal é necessário para atingir uma pontuação desejada? O arquivo practice.csv de uma escola de idiomas contém as hours e a score de 20 alunos; o programa lê target.

Ajuste a linha que prevê score com base em hours; imprima a proporção que ela explica (1 casa decimal).
Imprima as horas necessárias, segundo a linha, para atingir target (2 casas decimais).
Está fora do intervalo de horas dos dados? Imprima um aviso.
Faça um gráfico dos Learners, do Fit ao longo das horas de prática e do ponto Needed, com uma legenda, os eixos Hours practiced e Score e o título abaixo.

Para outra escola e 95:

The line explains 98.6% of the scores
Hours for a score of 95: 9.27
Warning: outside the data, which runs from 0.5 to 8.0 hours

Em seguida, Coddy descreve o gráfico, que se parece com isto:

Um gráfico intitulado Practice for a Score of 95: doze alunos representados por pontos que sobem de 45 a 88 pontos entre 0.5 e 8 horas, uma linha ajustada passando por eles e um ponto Needed laranja em 9.27 horas e 95 pontos, além do último aluno

Experimente você mesmo

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

practice = pd.read_csv("practice.csv")
target = int(input())

# Escreva seu código abaixo

Todas as lições de Estatística para ML

1Centro e dispersão

Média e mediana Percentis e quartis Variância e desvio padrão Amostra ou população?O valor mais frequente Revisão: tempos de entrega

4Amostras e Populações

População e Amostra As médias amostrais variam A distribuição amostral Amostras maiores, menos ruído Revisão: pesquisa de opinião em uma cidade

7Linhas de tendência

Resíduos Ajuste por mínimos quadrados Traçando o ajuste Fazendo previsões com uma linha Quão bom é o ajuste?Revisão: horas de prática

10Codificação de Categorias

Categorias como Números Codificação One-Hot Agrupamento de Números em Faixas Recapitulação: Anúncios de Carros

Pratique por conta própria: Compilador de Python online