Повторение: мороженое и солнце
Часть раздела Статистика для машинного обучения путешествия по Machine Learning на Coddy. Урок 34 из 64.
Задание
СреднеПора построить матрицу всех взаимосвязей. В пляжном киоске в течение 40 дней велись записи в kiosk.csv: date и шесть столбцов с числами. Программа считывает имя одного столбца.
- Выведи другой столбец, наиболее тесно связанный с ним; знак не учитывай.
- Выведи самую сильную пару разных столбцов, проверяя каждую пару один раз и в порядке таблицы.
- Построй матрицу в виде тепловой карты
coolwarmот -1 до 1 с цветовой шкалой, названиями в качестве отметок и заголовкомKiosk Correlations.
Округли оба значения r до 2 знаков после запятой. Для меньшего набора данных и входного значения temp_c:
Most related to temp_c: ice_creams (r = 0.87)
Strongest pair: visitors and ice_creams (r = 0.96)и график (затем Coddy опишет твой график):
Попробуйте сами
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
kiosk = pd.read_csv("kiosk.csv")
column = 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 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