68-95-99,7 Kuralı

Coddy'nin Machine Learning Journey'sinin Makine Öğrenimi için İstatistik bölümünün bir parçası. Ders 10 / 64.

Normal dağılım gösteren verilerde std, ortalamadan ne kadar uzakta ne oranda veri bulunduğunu söyler. Kahve porsiyonlarının ortalaması 250 ml, std değeri 5 ml:

250 ml merkezli kahve porsiyonlarının çan eğrisi; 245 ile 255 arası en koyu, 240 ile 260 arasına kadar daha açık, 235 ile 265 arasına kadar en açık renkle gölgelenmiştir. Köşeli ayraçlarda 1 std içinde %68, 2 std içinde %95, 3 std içinde %99,7 yazıyor

Bu, 68-95-99.7 kuralıdır. 10.000 simüle edilmiş bardakta kontrol edin: bir maske, 1 std içindeki değerleri sayar.

rng = np.random.default_rng(1)
cups = rng.normal(250, 5, size=10000)
within1 = (cups > 245) & (cups < 255)
print(within1.sum() / cups.size)

Bu, şunu yazdırır:

0.6868

Aşağıdaki herhangi bir değer için stats.norm.cdf(x, mean, std), x değerinin solundaki alanı verir: stats.norm.cdf(260, 250, 5) 0.977’dir.

3 std'yi aşan bir döküm, 1.000'de 3 kez gerçekleşir: modele ulaşmadan önce işaretlenecek kadar nadirdir.

Görev

Kolay

Bir laboratuvar, 5.000 ampulü yanana kadar çalıştırdı. life çalışma saatlerini tutar ve program h değerini okur. life dizisinin ortalamasını ve standart sapmasını (np.std) kullanarak şu oranları yüzde olarak (1 ondalık basamakla) yazdır:

ortalamadan en fazla 1 standart sapma uzaklıkta olanlar,
ortalamadan en fazla 2 standart sapma uzaklıkta olanlar,
h saatten az olanlar, sayılarak,
h saatten az olanlar, normal eğriye göre.

Başka bir parti ve 1100 girdisi için:

Within 1 std: 67.6%
Within 2 std: 95.7%
Below 1100 hours, counted: 10.2%
Below 1100 hours, normal curve: 10.1%

Kendin dene

import numpy as np
from scipy import stats

# Aşağıdaki satırları değiştirmeyin
rng = np.random.default_rng(12)
life = np.round(rng.normal(1200, 100, size=5000))
h = int(input())

# 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 Eğri68-95-99,7 KuralıZ 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