Качество воздуха
Часть раздела Статистика для машинного обучения путешествия по Machine Learning на Coddy. Урок 62 из 64.
Городу нужен быстрый прогноз мелкодисперсной пыли PM2.5. Датчик на улице записывал данные в течение 40 дней в air.csv:
В каждой строке указаны ветер, температура, влажность, интенсивность движения и pm25 за один день. Один из этих показателей отслеживает пыль гораздо лучше остальных.
Найди её, подбери прямую и определи, насколько ей можно доверять: какую часть данных она объясняет, где чаще всего ошибается и когда прогноз выходит за пределы данных.
Задание
СложноПрограмма считывает значение лучшего признака за новый день. Округляй до 2 знаков после запятой.
- Выведи признак с наибольшим r для
pm25, не учитывая знак, и его r со знаком. - Подбери линейную зависимость. Выведи её, R-квадрат и строку с наибольшей ошибкой, а также остаток для этой строки.
- Сделай прогноз для этого значения и выведи предупреждение, если оно находится за пределами диапазона данных признака.
- Нарисуй точки и красную линию от наименьшего значения до наибольшего: заголовок
Air Quality, признак по горизонтали,PM2.5по вертикали.
Для другого города и входного значения 8:
Best feature: traffic_k (r = 0.86)
Line: pm25 = 1.11 * traffic_k + 13.67
R squared: 0.73
Largest miss: row 14 (residual 11.15)
Prediction at 8.0: 22.57
Warning: outside the dataПосле вывода строк Coddy опишет твою диаграмму.
Попробуйте сами
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
value = float(input())
df = pd.read_csv("air.csv")
# Напишите свой код ниже
Проверьте себяВ этом уроке есть небольшой тест. Начните урок, чтобы ответить на вопросы и сохранить прогресс.
Все уроки раздела Статистика для машинного обучения
1Центр и разброс
Среднее и медианаПроцентили и квартилиДисперсия и стандартное отклонениеВыборка или генеральная совокупность?Самое частое значениеПовторение: сроки доставки4Выборки и генеральные совокупности
Генеральная совокупность и выборкаСредние значения выборок различаютсяРаспределение выборочных среднихЧем больше выборка, тем меньше шумИтоги: опрос жителей города2Распределения
Гистограммы плотностиФормы распределения данныхНормальная криваяПравило 68–95–99,7Z-оценкиПовторение: время работы батареи3Вероятность с помощью моделирования
Вероятность как частотаЗакон больших чиселСуммы значений на кубикахМатематическое ожиданиеУсловная вероятностьПовторение: шансы в игре в кости6Взаимосвязи
Чтение диаграмм рассеянияКорреляцияМатрица корреляцийТепловые карты корреляцийКорреляция не означает причинностьПовторение: мороженое и солнцеПотренируйтесь самостоятельно: Онлайн-компилятор Python