Menu
CoddyTech
Bắt đầu học

Ôn tập: dữ liệu bệnh tiểu đường

Thuộc phần Thống kê cho machine learning trong hành trình Machine Learning của Coddy. Bài học 60 trên 64.

challenge icon

Thử thách

Trung bình

Mười phép đo của 442 bệnh nhân tiểu đường, đã được thu nhỏ về các giá trị quanh mức 0, cùng một nhãn là một con số: mức độ tiến triển của bệnh sau một năm.

Biểu đồ tần suất về mức độ tiến triển của bệnh ở 442 bệnh nhân, từ khoảng 25 đến 346, tập trung ở phía giá trị thấp và có phần đuôi dài về bên phải

Tải load_diabetes bằng as_frame=True. Chương trình đọc đặc trưng mà bác sĩ muốn tìm hiểu. In ra:

  1. Thông tin ban đầu: số bệnh nhân và số ô dữ liệu bị thiếu.
  2. Trung bình và trung vị của nhãn, làm tròn đến 1 chữ số thập phân.
  3. Đặc trưng có tương quan mạnh nhất và giá trị r có dấu, làm tròn đến 2 chữ số thập phân.
  4. Đường thẳng dựa trên đặc trưng được hỏi: hệ số góc và hệ số chặn làm tròn đến 1 chữ số thập phân, R bình phương làm tròn đến 2 chữ số thập phân.

Với một phòng khám giả định và đầu vào age:

Patients: 300
Missing cells: 0
Progression: mean 118.6, median 118.0
Strongest feature: s2 (r = -0.75)
Line for age: slope 127.6, intercept 118.6
R squared: 0.01

Một đặc trưng giải thích được một phần. Ở phần 3, một mô hình sẽ dùng cả mười đặc trưng cùng lúc.

Tự làm thử

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_diabetes

feature = input()

# Viết code của bạn bên dưới

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 hàng

4Mẫu và tổng thể

Tổng thể và mẫuTrung bình mẫu biến thiênPhân phối mẫuMẫu lớn hơn, ít nhiễu hơnÔn tập: khảo sát một thị trấn

7Đường xu hướng

Phần dưKhớp bình phương tối thiểuVẽ đường khớpDự đoán bằng đường thẳngĐường khớp chính xác đến đâu?Ôn tập: Giờ luyện tập

10Mã hóa danh mục

Danh mục dưới dạng sốMã hóa one-hotPhân nhóm sốÔn tập: tin đăng xe

2Các phân phối

Biểu đồ tần suất mật độHình dạng của dữ liệuĐường cong chuẩnQuy tắc 68-95-99,7Điểm ZÔn tập: Thời lượng pin

5Giá trị ngoại lệ

Biểu đồ hộpQuy tắc IQRQuy tắc điểm ZXử lý giá trị ngoại lệÔn tập: Lỗi cảm biến

8So 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/B

11Khám 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 đường

3Xác 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 xắc

6Mối 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 trời

9Co giãn đặc trưng

Vì sao cần co giãn đặc trưngCo giãn Min-MaxChuẩn hóaStandardScalerÔn tập: bạn đồng hành leo núi

12Thử thách cuối

Tàu trễ giờChất lượng không khíHóa học trong rượu vangKhảo sát tại phòng khám

Tự luyện tập: Trình biên dịch Python online