Menu
CoddyTech

Ortalamalar Arasındaki Fark

Coddy'nin Machine Learning Journey'sinin Makine Öğrenimi için İstatistik bölümünün bir parçası. Ders 42 / 64.

Yeni bir model, sayfa ya da klavye daha mı iyi? Grupları ortalamalar farkına göre karşılaştırın: bir grubun ortalaması eksi diğer grubun ortalaması. On yazı yazan kişi, her biri bir düzeni denedi:

typing = pd.DataFrame({
    "layout": ["Qwerty", "Dvorak", "Qwerty", "Dvorak", "Qwerty", "Dvorak", "Qwerty", "Dvorak", "Qwerty", "Dvorak"],
    "wpm": [68, 76, 74, 65, 61, 82, 79, 70, 66, 74],
})
means = typing.groupby("layout")["wpm"].mean()
print(np.round(means["Dvorak"] - means["Qwerty"], 2))

Bu, 3.8 değerini yazdırır: Dvorak daktilo kullanıcıları dakikada ortalama 3.8 kelime daha fazla yazdı. Qwerty eksi Dvorak, -3.8 eder; bu yüzden hangi grubun önce geldiğini belirtin.

Dakikada 61 ile 82 kelime arasında dağılan noktalarla gösterilen beş Qwerty ve beş Dvorak daktilo kullanıcısı; her grubun ortalaması sırasıyla 69.6 ve 73.4 değerlerinde bir çubukla belirtilmiş ve aradaki 3.8 farkı kırmızı bir parantezle işaretlenmiş

3.8 büyük mü? Tek tek daktilo kullananların hızı dakikada 20 kelime farklılık gösterebilir; dolayısıyla kimin hangi klavyeyi aldığına bağlı şans, tek başına bu farkı yaratabilir.

challenge icon

Görev

Orta

Öğrenciler iki matematik uygulamasından biriyle pratik yaptı. math_apps.csv dosyasında app (algo veya numo), score ve sets sütunları bulunur; program bir sayı sütununun adını okur.

  1. Bu sütundaki numo ortalamasından algo ortalamasını çıkarın.
  2. İşaretine göre önde olan uygulamayı belirleyin ve aşağıdaki satırı yazdırın: fark pozitif, önce liderin ortalaması gelecek ve tüm değerler 2 ondalık basamakla gösterilecek.

Diğer öğrenciler ve score girdisi için:

algo is ahead on score by 4.0 (151.0 vs 147.0)

Kendin dene

import numpy as np
import pandas as pd

students = pd.read_csv("math_apps.csv")
column = input()

# 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