Menu
CoddyTech

Şans Eseri Olabilir mi?

Coddy'nin Machine Learning Journey'sinin Makine Öğrenimi için İstatistik bölümünün bir parçası. Ders 43 / 64.

Sans yazı tipini okuyan beş kişi, serifli yazı tipini okuyan beş kişiden 6.6 saniye daha hızlıydı. Yazı tipi hiçbir şeyi değiştirmeseydi, her süre iki gruptan herhangi birinde yer alabilirdi. Bunu canlandırmak için karıştır:

Hücreler halinde on okuma süresi: beşi mavi renkte serifli, beşi turuncu renkte sans serif. rng.permutation(pooled) etiketli bir ok, aynı on değeri karışık bir sırayla gösterir; değerler, ortalaması 48.4 olan sahte bir serifli grubu ve ortalaması 49.8 olan sahte bir sans serif grubunu oluşturacak şekilde ayrılır: şans eseri oluşan +1.4 saniyelik fark

rng.permutation(a) karıştırılmış bir kopya döndürür. Bunu 1000 kez tekrarlayın ve her sahte farkı saklayın:

serif = np.array([52, 47, 58, 50, 55])
sans = np.array([45, 49, 41, 50, 44])
pooled = np.concatenate([serif, sans])
rng = np.random.default_rng(4)
diffs = []
for i in range(1000):
    shuffled = rng.permutation(pooled)
    diffs.append(shuffled[5:].mean() - shuffled[:5].mean())

0 çevresinde yığılmış, -7,8 ile 7,8 saniye arasındaki 1000 karıştırılmış farkın histogramı; gerçek farkı gösteren kırmızı çizgi, -6,6, sol kenara yakın

Şans farkları 0 çevresinde birikir; gerçek olanı kenara yakındır. Bu bir permütasyon testidir.

Bir modelin diğerinden daha iyi olduğuna güvenmeden önce, karıştırmanın nadiren bu kadar büyük bir fark yarattığını kontrol et.

challenge icon

Görev

Orta

Köpekler oturmayı iki yöntemle öğrendi: clicker ve treats, her köpeğin seanslarını tutar. Başlangıç kodu rng ve shuffles oluşturur.

  1. Gerçek farkı hesapla: treats ortalaması eksi clicker ortalaması.
  2. clicker ve ardından treats dizilerini birleştir; shuffles kez karıştır, len(clicker) noktasından ayır, her sahte farkı aynı yönde hesapla; başka rastgele seçim yapma.
  3. Gerçek farkı, ilk sahte farkı, en küçüğü ve en büyüğü 2 ondalık basamakla yazdır.

Diğer köpekler için:

Real difference: 3.0
First shuffle: -1.0
Smallest shuffled: -3.33
Largest shuffled: 3.67

Kendin dene

import numpy as np

# Her köpeğin "sit" komutunu öğrenmek için ihtiyaç duyduğu eğitim seansları
clicker = np.array([9, 12, 8, 11, 10, 7, 13])
treats = np.array([14, 11, 15, 12, 16, 13])
# Aşağıdaki satırları değiştirmeyin
rng = np.random.default_rng(12)
shuffles = 1000

# Kodunuzu aşağıya yazın
quiz iconKendini test et

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

Makine Öğrenimi için İstatistik bölümündeki tüm dersler

Kendi başına pratik yap: Online Python derleyicisi