koneoppiminen - keskiarvo ja mediaani-tyypit

Mean, median ja mode

Mitä voimme oppia joukosta numeroiden?

Tietokoneoppimisessa (ja matematiikassa) on yleensä kolme arvoa, jotka kiinnostavat meitä:

  • Mean (Keskiarvo) - Keskiarvo
  • Median (Keskiarvo) - Keskitiearvo, myös keskiarvo
  • Mode (Yleisin) - Yleisin arvo

Esimerkiksi: olemme rekisteröineet 13 ajoneuvon nopeutta:

speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]

Mitä on keskiarvo, keskiarvo tai yleisin nopeusarvo?

Keskiarvo

Keskiarvo on keskiarvo.

Laskettakseen keskiarvon, löydä kaikkien arvojen summa ja jaa summa arvojen määrällä:

(99+86+87+88+111+86+103+87+94+78+77+85+86) / 13 = 89.77

NumPy moduuli sisältää tätä tarkoitusta varten menetelmiä:

Esimerkki

Käytä NumPyä mean() Menetelmä määrittää keskimääräisen nopeuden:

import numpy
speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]
x = numpy.mean(speed)
print(x)

Suorita Esimerkki

Keskiarvo

Keskiarvo on keskiarvo kaikkien arvojen järjestämisessä:

77, 78, 85, 86, 86, 86, 87, 87, 88, 94, 99, 103, 111

Numeroiden järjestäminen ennen keskiarvon löytämistä on tärkeää.

NumPy moduuli sisältää tätä tarkoitusta varten menetelmiä:

Esimerkki

Käytä NumPyä median() Metodi löytää keskimmäisen arvon:

import numpy
speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]
x = numpy.median(speed)
print(x)

Suorita Esimerkki

Jos keskellä on kaksi numeroa, jakaa näiden numeroiden summa kahdella.

, 77, 78, 85, 86, 86, 86, 87, 87, 94, 98, 99, 103
(86 + 87) / 2 = 86.5

Esimerkki

Käytä NumPy-moduulia:

import numpy
speed = [99,86,87,88,86,103,87,94,78,77,85,86]
x = numpy.median(speed)
print(x)

Suorita Esimerkki

Mode

Mode on yleisin arvo:

99, 86, 87, 88, 111, 86, 103, 87, 94, 78, 77, 85, 86 = 86

SciPy-moduuli sisältää tätä tarkoitusta varten olevia menetelmiä:

Esimerkki

Käytä SciPyä mode() Metodi löytää yleisimmän numeron:

from scipy import stats
speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]
x = stats.mode(speed)
print(x)

Suorita Esimerkki

Luvun Yhteenveto

Keskiarvo, median ja mode ovat usein käytettyjä teknikoita koneoppimisessa, joten niiden taustakäsityksen ymmärtäminen on tärkeää.