Диаграммы размаха
Часть раздела Статистика для машинного обучения путешествия по Machine Learning на Coddy. Урок 24 из 64.
В каждом наборе данных скрываются необычные значения: опечатка, сбой, рекордный день. В этой главе мы найдём их и научимся с ними справляться, начав с диаграммы, которая их показывает, — диаграммы размаха:
ax.boxplot рисует его:
episodes = np.array([41, 36, 49, 43, 32, 46, 75, 40, 52, 38, 44])
fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(episodes)
plt.show()Прямоугольник охватывает среднюю половину значений, от Q1 до Q3, разделённую медианой. Усы доходят до последних значений, которые не слишком удалены.
Точки за пределами этих диапазонов — это выбросы, значения, сильно отличающиеся от остальных: их нужно проверить, прежде чем модель будет обучаться на них.
Задание
СреднеСемья записывала чтение в течение двух недель в файл reading.csv: в нём был один столбец с количеством минут для каждого человека. Программа считывает имя, а начальный код настраивает диаграмму.
- Постройте коробчатую диаграмму по столбцу этого человека.
- Выведите медиану и границы коробки — Q1 и Q3, округлив каждое значение до 2 знаков после запятой, как показано ниже.
Для Сэма, другого читателя, программа выводит:
Typical day: 97.5 minutes
Middle half: 90.5 to 108.75 minutesи строит эту диаграмму (затем Coddy опишет вашу):
Попробуйте сами
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
reading = pd.read_csv("reading.csv")
name = input()
# Не изменяйте строки ниже
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_title(f"Reading: {name}")
ax.set_ylabel("Minutes")
# Напишите свой код ниже
В 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