Veri Dağılımlarının Şekilleri
Coddy'nin Machine Learning Journey'sinin Makine Öğrenimi için İstatistik bölümünün bir parçası. Ders 8 / 64.
Bir histogramın dış çizgisi verinin şeklidir ve hangi özet istatistiğe güvenmeniz gerektiğini gösterir:
Uzun bir kuyruk ortalamayı kendine doğru çekerken medyan kalabalıkla birlikte kalır. On bir ziyaretçinin bir sayfada geçirdiği saniyeler:
visits = np.array([8, 12, 15, 15, 18, 20, 22, 25, 40, 75, 140])
print(np.round(visits.mean(), 1), np.median(visits))Bu çıktıyı verir:
35.5 20.0Ortalama medyandan büyük: sağa çarpık, büyük değerlerden oluşan bir kuyruk. Ortalama medyandan küçük: sola çarpık. Birbirine yakın: simetrik.
Çarpıklık, eğitimden önce verilen bir uyarıdır: birkaç uç satır geri kalanlardan çok uzaktadır ve ortalama neredeyse hiç kimseyi tanımlamaz.
Görev
Kolay150 oyuncunun kayıtları üzerinde eğitim yapmadan önce, bir oyun ekibi players.csv dosyasındaki her sütunun dağılımını kontrol eder. Her sütun için sırasıyla adını, ortalamasını (1 ondalık basamakla), medyanını ve bir değerlendirme yazdırın:
- ortalama medyandan 2'den fazla büyük olduğunda sağa çarpık,
- ortalama medyandan 2'den fazla küçük olduğunda sola çarpık,
- diğer durumlarda simetrik.
Başka bir oyunun kaydı için:
session_minutes: mean 14.3 above median 9.5, right-skewed
quiz_score: mean 83.3 below median 88.0, left-skewed
ping_ms: mean 46.4 close to median 46.0, symmetricKendin dene
import numpy as np
import pandas as pd
players = pd.read_csv("players.csv")
# Kodunuzu aşağıya yazın
Bu ders kısa bir quiz içerir. Soruları yanıtlamak ve ilerlemeni kaydetmek için derse başla.
Makine Öğrenimi için İstatistik bölümündeki tüm dersler
1Merkez ve Yayılım
Ortalama ve MedyanYüzdelikler ve ÇeyreklerVaryans ve Standart SapmaÖrneklem mi, Anakütle mi?En Sık Görülen DeğerÖzet: Teslimat Süreleri4Örneklemler ve Anakütleler
Anakütle ve ÖrneklemÖrneklem Ortalamaları DeğişirÖrnekleme DağılımıDaha Büyük Örneklemler, Daha Az GürültüÖzet: Bir Kasabada Anket Yapmak7Eğilim Doğruları
ArtıklarEn Küçük Kareler UydurmasıUydurma Doğrusunu ÇizmeBir Doğruyla Tahmin YapmaUydurma Ne Kadar İyi?Tekrar: Alıştırma Saatleri10Kategorileri Kodlama
Sayılar Olarak KategorilerOne-Hot EncodingSayıları Gruplara AyırmaÖzet: Araba İlanları2Dağılımlar
Yoğunluk HistogramlarıVeri Dağılımlarının ŞekilleriNormal Eğri68-95-99,7 KuralıZ PuanlarıÖzet: Pil Ömrü5Aykırı Değerler
Kutu GrafikleriIQR KuralıZ-Skoru KuralıAykırı Değerleri Ele AlmaÖzet: Sensör Hataları8Grupları Karşılaştırma
Gruplara Göre Kutu GrafikleriOrtalamalar Arasındaki FarkŞans Eseri Olabilir mi?P-Değerlerit-TestiÖzet: A/B Testi11Bir Veri Kümesini Keşfetmek
İlk BakışTüm Özellikler Bir AradaÖzellikler ve EtiketEn İyi İki ÖzellikÖzet: Diyabet Verileri3Simülasyonla Olasılık
Frekans Olarak OlasılıkBüyük Sayılar YasasıZarların ToplamıBeklenen DeğerKoşullu OlasılıkTekrar: Zar Tezgâhının Olasılıkları6İlişkiler
Dağılım Grafiklerini OkumaKorelasyonKorelasyon MatrisiKorelasyon Isı HaritalarıKorelasyon Nedensellik DeğildirÖzet: Dondurma ve GüneşKendi başına pratik yap: Online Python derleyicisi