Klinik Anketi

Coddy'nin Machine Learning Journey'sinin Makine Öğrenimi için İstatistik bölümünün bir parçası. Ders 64 / 64.

Bir klinik, 48 hastaya ziyaretleriyle ilgili sorular sordu: yaş, ziyaret türü, bekleme süresi (dakika) ve poor ile excellent arasındaki memnuniyet düzeyi. Hepsi clinic.csv dosyasında.

Memnuniyeti ne belirler? İki sütun metin içeriyor, bu yüzden önce onları kodlayın. Memnuniyetin bir sıralaması vardır; ziyaret türlerinin yoktur:

Bir hastanın satırının kodlamadan önceki ve sonraki hâli: yaş 58, ziyaret kontrol, bekleme 30, memnuniyet iyi; kodlamadan sonra yaş 58, bekleme 30, memnuniyet 3, ardından kontrol, takip ve acil olmak üzere üç ziyaret sütununda 0, 1, 0

Ardından her sütun bir sayıdır ve tek bir ısı haritası her şeyin birbiriyle ilişkisini gösterir. Yönetici ayrıca ziyaret türüne göre bir rapor ve en az memnun olan yaş grubunu da istiyor.

Görev

Zor

Program bir ziyaret türünü okur. 2 ondalık basamağa yuvarlayın.

Memnuniyeti 1 ile 4 arasında değerlere eşleyin, visit sütununu tek-sıcak kodlamayla encoded içine aktarın (dtype=int), korelasyonlarını koruyun.
Ziyaret türü için: ziyaret sayısını, ortalama bekleme süresini ve memnuniyeti, ayrıca memnun olmayanların (2 veya daha az) hem bu ziyaretler hem de genel içindeki oranını bulun.
Yaşları 17, 34, 54, 85 sınırlarında 18-34, 35-54, 55-85 olarak gruplandırın; memnuniyeti en düşük olanı yazdırın.
Matrisi çizin: -1 ile 1 arasında coolwarm, bir renk çubuğu, her iki eksende sütun adları ve başlık Clinic Survey.

Başka bir klinik ve urgent için:

urgent: 16 visits, mean wait 30.44, mean satisfaction 2.44
Unhappy after urgent: 0.56 (overall 0.33)
Least satisfied: 35-54 (2.6)

Clinic Survey başlıklı, -1 ile 1 arasında bir renk çubuğu olan ve her iki eksende altı sütun adını gösteren bir ısı haritası: age, wait_min, satisfaction, visit_checkup, visit_follow-up, visit_urgent; kırmızı köşegen, wait_min ve satisfaction koyu mavi bir çift

Satırlarınızdan sonra Coddy ısı haritanızı açıklar.

Kendin dene

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

visit = input()
df = pd.read_csv("clinic.csv")

# Kodunuzu aşağıya yazın

Kendini test et

Bu ders kısa bir quiz içerir. Soruları yanıtlamak ve ilerlemeni kaydetmek için derse başla.

Makine Öğrenimi için İstatistik bölümündeki tüm dersler

2Dağılımlar

Yoğunluk Histogramları Veri Dağılımlarının Şekilleri Normal Eğri 68-95-99,7 Kuralı Z Puanları Özet: Pil Ömrü

5Aykırı Değerler

Kutu Grafikleri IQR Kuralı Z-Skoru Kuralı Aykırı Değerleri Ele Alma Özet: Sensör Hataları

8Grupları Karşılaştırma

Gruplara Göre Kutu Grafikleri Ortalamalar Arasındaki Fark Şans Eseri Olabilir mi?P-Değerleri t-Testi Özet: A/B Testi

11Bir Veri Kümesini Keşfetmek

İlk Bakış Tüm Özellikler Bir Arada Özellikler ve Etiket En İyi İki Özellik Özet: Diyabet Verileri

Kendi başına pratik yap: Online Python derleyicisi