Biểu đồ hộp theo nhóm

Thuộc phần Thống kê cho machine learning trong hành trình Machine Learning của Coddy. Bài học 41 trên 64.

Hai nhóm có khác biệt: đó là thật hay do may mắn? Chương này kết thúc bằng hình ảnh trả lời câu hỏi đó:

Biểu đồ tần suất của 1000 độ chênh lệch do xáo trộn tạo ra ngẫu nhiên, tập trung quanh 0, với một đường màu đỏ biểu thị độ chênh lệch thực nằm xa về phía mép trái

Mọi thứ bắt đầu từ một cái nhìn. Một xưởng gốm đã đo thời gian hoạt động của hai lò nung. Truyền cho ax.boxplot danh sách các nhóm và tên của chúng:

gas = np.array([6.5, 7, 7.5, 8, 7, 6.5, 8.5, 7.5])
electric = np.array([9, 10.5, 11, 9.5, 12, 10, 10.5, 15])
fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot([gas, electric], tick_labels=["Gas", "Electric"])
ax.set_ylabel("Hours")
plt.show()

Hai biểu đồ hộp trên cùng một trục: Gas thấp hơn, có trung vị khoảng 7.25 giờ, còn Electric cao hơn, khoảng 10.5 giờ, với một điểm ngoại lệ ở mức 15. Hai hộp không chồng lên nhau

Các hộp thậm chí còn không chồng lên nhau: gas bốc cháy nhanh hơn. Với một mô hình, đặc trưng có các hộp gần như không chồng lên nhau giúp phân biệt các nhóm.

Thử thách

Trung bình

Một khu nghỉ dưỡng trượt tuyết đã ghi thời gian của 36 lượt đi trên ba thang máy. lifts.csv có lift (Red, Green hoặc Blue) và minutes; đoạn code khởi đầu tải tệp này và thiết lập biểu đồ.

Lặp qua names và thu thập số phút của từng thang máy vào một danh sách.
Vẽ một hộp cho mỗi thang máy, đặt tên bằng tick_labels=.
Hiển thị biểu đồ.

Chương trình không in ra gì; Coddy mô tả từng hộp. Hai thang máy khác trông như sau:

Biểu đồ có tiêu đề Lift Times với hai biểu đồ hộp mang tên Orange và Purple: Orange thấp, ở khoảng 18 phút; Purple cao hơn, ở khoảng 27.5 phút, với một điểm ngoại lệ tại 44

Tự làm thử

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

lifts = pd.read_csv("lifts.csv")
names = ["Red", "Green", "Blue"]
# Đừng thay đổi các dòng bên dưới
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_title("Lift Times")
ax.set_xlabel("Lift")
ax.set_ylabel("Minutes")

# Viết code của bạn bên dưới

Tự kiểm tra

Bài học này có một bài trắc nghiệm ngắn. Bắt đầu bài học để trả lời và theo dõi tiến độ.

Tất cả bài học trong Thống kê cho machine learning

Tự luyện tập: Trình biên dịch Python online