Tất cả đặc trưng cùng lúc
Thuộc phần Thống kê cho machine learning trong hành trình Machine Learning của Coddy. Bài học 57 trên 64.
Ba mươi đặc trưng cần ba mươi biểu đồ tần suất. Đặt chúng thành một lưới biểu đồ nhỏ sẽ giúp bạn đọc nhanh hơn, như bốn đặc trưng của hoa iris này:
Một vòng lặp (loop) điền vào lưới, biểu đồ i với đặc trưng i:
names = iris.feature_names
fig, axs = plt.subplots(2, 2)
for i in range(4):
ax = axs.flat[i]
ax.hist(iris.frame[names[i]], bins=15)
ax.set_title(names[i])
fig.tight_layout()
plt.show()plt.subplots(2, 2) tạo một bảng biểu đồ, còn axs.flat sắp xếp chúng theo từng hàng:
fig.tight_layout() giữ cho các tiêu đề không chồng lên nhau. Giờ hãy đọc biểu đồ: cả hai biểu đồ tần suất của cánh hoa đều chia thành hai nhóm. Khoảng trống như vậy thường cho thấy một lớp tách biệt, vì vậy hãy giữ lại đặc trưng đó.
Thử thách
Trung bìnhXem toàn bộ dữ liệu mô của khối u. Đầu vào chọn một nhóm, mean, error hoặc worst, và mã khởi đầu đưa sáu tên đặc trưng đầu tiên vào names.
- Tạo một lưới gồm 2 hàng và 3 cột.
- Trong biểu đồ
i, vẽ biểu đồ tần suất của đặc trưngivới 20 khoảng chia, đặt tên biểu đồ theo tên đặc trưng. - Chỉnh bố cục cho gọn, rồi hiển thị biểu đồ.
Ví dụ về lưới gồm sáu đặc trưng của rượu vang:
Chương trình của bạn không in ra nội dung nào: Coddy mô tả từng biểu đồ.
Tự làm thử
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
group = input()
cancer = load_breast_cancer(as_frame=True)
df = cancer.frame
# Sáu tên đặc trưng đầu tiên của nhóm: mean, error hoặc worst
start = {"mean": 0, "error": 10, "worst": 20}[group]
names = cancer.feature_names[start:start + 6]
# Viết code của bạn bên dưới
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
1Giá trị trung tâm và độ phân tán
Giá trị trung bình và trung vịPhân vị và tứ phân vịPhương sai và độ lệch chuẩnMẫu hay tổng thể?Giá trị xuất hiện nhiều nhấtÔn tập: Thời gian giao hàng4Mẫu và tổng thể
Tổng thể và mẫuTrung bình mẫu biến thiênPhân phối mẫuMẫu lớn hơn, ít nhiễu hơnÔn tập: khảo sát một thị trấn2Các phân phối
Biểu đồ tần suất mật độHình dạng của dữ liệuĐường cong chuẩnQuy tắc 68-95-99,7Điểm ZÔn tập: Thời lượng pin8So sánh các nhóm
Biểu đồ hộp theo nhómChênh lệch giữa các giá trị trung bìnhCó thể chỉ là ngẫu nhiên không?Giá trị pKiểm định tÔn tập: Thử nghiệm A/B11Khám phá bộ dữ liệu
Nhìn qua lần đầuTất cả đặc trưng cùng lúcĐối chiếu đặc trưng với nhãnHai đặc trưng tốt nhấtÔn tập: dữ liệu bệnh tiểu đường3Xác suất qua mô phỏng
Xác suất dưới dạng tần suấtLuật số lớnTổng điểm khi gieo xúc xắcGiá trị kỳ vọngXác suất có điều kiệnÔn tập: Tỷ lệ thắng ở quầy xúc xắc6Mối quan hệ
Đọc biểu đồ phân tánTương quanMa trận tương quanBản đồ nhiệt tương quanTương quan không đồng nghĩa với quan hệ nhân quảÔn tập: Kem và mặt trờiTự luyện tập: Trình biên dịch Python online