Самое частое значение
Часть раздела Статистика для машинного обучения путешествия по Machine Learning на Coddy. Урок 5 из 64.
Размеры футболок — это метки: среднего значения для M и XL не существует. Центр категориального столбца — это его мода, наиболее часто встречающееся значение:
.mode() находит его:
sizes = pd.Series(["M", "L", "M", "S", "XL", "M", "L", "S"])
print(sizes.mode()[0])Это выводит:
MЗначения могут совпадать, поэтому .mode() возвращает отсортированный Series со всеми значениями, которые встречаются чаще всего. [0] берёт первое.
Мода заполняет пропуски в столбце категорий. Это также самая простая модель из всех: всегда угадывать самый распространённый класс.
Задание
ЛегкоМагазин лыж хочет знать, что держать в наличии. В rentals.csv записаны 30 случаев аренды со столбцами item, boot_size, level и days.
- Для каждого столбца по порядку выведите его имя, моду и количество случаев аренды с этим значением.
- Затем сравните среднее значение
days, округлённое до 1 знака после запятой, с его модой.
Для более короткого журнала из 8 случаев аренды:
item: snowboard (5 of 8)
boot_size: 42 (4 of 8)
level: beginner (5 of 8)
days: 1 (4 of 8)
Days rented, mean vs mode: 2.8 vs 1Ни одна аренда не длится 2.8 дня: мода — это значение, которое действительно встречается.
Попробуйте сами
import pandas as pd
rentals = pd.read_csv("rentals.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