Повторение: данные о диабете
Часть раздела Статистика для машинного обучения путешествия по Machine Learning на Coddy. Урок 60 из 64.
Задание
СреднеДесять измерений 442 пациентов с диабетом, уже приведённых к небольшим значениям около 0, и метка, которая является числом: насколько прогрессировало заболевание год спустя.
Загрузите load_diabetes с as_frame=True. Программа считывает признак, о котором спрашивает врач. Выведите:
- Первый обзор: количество пациентов и пропущенных ячеек.
- Среднее и медиану метки с точностью до 1 десятичного знака.
- Самый сильный признак и его знаковое значение r с точностью до 2 десятичных знаков.
- Линию для запрошенного признака: наклон и пересечение с осью с точностью до 1 десятичного знака, R-квадрат — до 2.
Для вымышленной клиники и входных данных age:
Patients: 300
Missing cells: 0
Progression: mean 118.6, median 118.0
Strongest feature: s2 (r = -0.75)
Line for age: slope 127.6, intercept 118.6
R squared: 0.01Один признак объясняет лишь часть результата. В разделе 3 модель будет использовать все десять признаков одновременно.
Попробуйте сами
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_diabetes
feature = input()
# Напишите свой код ниже
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 батареи8Сравнение групп
Диаграммы размаха по группамРазность среднихА вдруг это случайность?P-значенияt-критерийПовторение: A/B-тест11Изучаем набор данных
Первый взглядВсе признаки сразуПризнаки и целевая переменнаяДва лучших признакаПовторение: данные о диабете3Вероятность 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