Python tính toán độ lệch của dữ liệu như thế nào?
nhập gấu trúc dưới dạng pd Show dataVal = [(10,20,30,40,50,60,70), (10,10,40,40,50,60,70), (10,20,30,50,50,60,80)] khung dữ liệu = pd. Khung dữ liệu (dữ liệu = dataVal); skewValue = khung dữ liệu. nghiêng (trục = 1) in ("Khung dữ liệu. ") in (khung dữ liệu) print("Xiên. ") in (skewValue) Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách tìm độ lệch của dữ liệu bằng Python. Chúng ta có thể dễ dàng tìm thấy độ lệch của bất kỳ dữ liệu nào trong Python bằng thư viện sau đây là Scipy. số liệu thống kê Tìm độ lệch của dữ liệu trong Python bằng Scipychúng tôi chỉ cần sử dụng thư viện này bằng cách from Scipy.stats import skew Skewness dựa trên các loại của nóCó ba loại độ lệch
Độ lệch = 0
Skessness >o
độ lệch <0 Công thức tìm độ lệch của dữ liệuĐộ lệch =3(Trung bình- Trung vị)/Độ lệch chuẩn Ví dụ. độ lệch cho dữ liệu nhất định Đầu vào. Bất kỳ mười đầu vào ngẫu nhiên nào from scipy.stats import skew import numpy as np x= np.random.normal(0,5,10) print("X:",x) print("Skewness for data :",skew(x)) đầu ra X: [ 5.51964388 -1.69148439 -5.55162585 -5.6901246 2.38861009 2.73400871 3.77918369 -2.30759396 3.67021073 1.48142813] Skewness for data : -0.4625020248485552 cũng học
Để lại một câu trả lờiĐịa chỉ email của bạn sẽ không được công bố. Các trường bắt buộc được đánh dấu * Nhận xét * Tên * Email * Vui lòng bật JavaScript để gửi biểu mẫu nàyTất cả chúng ta đều đã bắt gặp các thuật ngữ ngoại lệ hoặc sai lệch trong khi làm sạch hoặc tiền xử lý dữ liệu cho một dự án. Vì vậy, trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về các điểm sau
Độ lệch là sự bất đối xứng trong phân phối dữ liệu vì nó không hiển thị bất kỳ loại đối xứng nào trong dữ liệu liên tục. Dữ liệu sai lệch có thể có 2 loại. Dữ liệu nghiêng phải còn được gọi là dữ liệu lệch dương và dữ liệu lệch trái được gọi là dữ liệu lệch chuẩn Làm cách nào để xác định xem dữ liệu của bạn có bị sai lệch hay không?Có 2 phương pháp chính để xác định độ lệch trong dữ liệu. Thứ nhất là phương pháp Quan sát và thứ hai là phương pháp Thống kê 1. phương pháp quan sátViệc xác định độ lệch có thể được thực hiện dễ dàng bằng cách vẽ biểu đồ và quan sát một vài đặc điểm Đối với một phân phối bình thường tôi. e một phân phối không có độ lệch, biểu đồ sẽ trông giống như Hình (1) ở đây, cả hai đầu (vùng đuôi) đều thuôn nhọn bằng nhau với một cái nhìn ở trung tâm của phân phối giống như “Đường cong hình chuông”. Đối với dữ liệu không có độ lệch thì Mean = Median = Mode Đối với phân phối có độ lệch trái hoặc độ lệch âm, biểu đồ sẽ giống như Hình (2) ở đây chỉ có phần bên trái của phân phối thuôn nhọn với đỉnh dịch chuyển về phía bên phải. Đối với dữ liệu lệch trái, Chế độ > Trung bình > Trung bình Đối với phân phối có độ lệch phải hoặc độ lệch dương, biểu đồ sẽ giống như Hình (3) ở đây, phần duy nhất bên phải của phân phối thuôn nhọn với đỉnh dịch chuyển về phía bên trái. Đối với dữ liệu lệch phải, Mean > Median > Mode Bây giờ, phương pháp chúng ta nghiên cứu ở trên là phương pháp quan sát. Chúng tôi cũng có thể tính toán độ lệch của dữ liệu bằng cách sử dụng số liệu thống kê. Vì vậy, công thức tính độ lệch được đưa ra dưới đây Công thức xiên Giá trị độ lệch có thể chấp nhận được coi là nằm trong khoảng từ -3 đến +3. Nếu giá trị của độ lệch nằm ở hai bên của phạm vi này thì điều đó cho thấy độ lệch phải được cố định Tại sao độ lệch là một vấn đề?Hầu hết các mô hình thống kê không hoạt động khi dữ liệu bị sai lệch. Lý do đằng sau điều này là các đầu thuôn nhọn hoặc vùng đuôi của các phân phối dữ liệu bị lệch là các giá trị ngoại lệ trong dữ liệu và chúng tôi biết rằng các giá trị ngoại lệ có thể làm hỏng nghiêm trọng hiệu suất của một mô hình thống kê. Ví dụ tốt nhất về điều này là các mô hình hồi quy cho thấy kết quả xấu khi được đào tạo trên dữ liệu sai lệch Làm thế nào để chúng tôi khắc phục sự sai lệch này?Bây giờ, như chúng ta biết rằng độ lệch có hại cho dữ liệu của chúng ta và nhiều thuật toán học máy thích hoặc hoạt động tốt hơn khi dữ liệu số có phân phối bình thường, chúng ta cần một cách để loại bỏ độ lệch này, để làm như vậy trong python, các phương pháp được sử dụng thường xuyên nhất là và. Cả hai phương pháp này đều được sử dụng để có phân phối chuẩn hoặc giống như Gaussian. Bây giờ chúng ta hãy xem cách sử dụng các phương pháp này với một ví dụ Đối với ví dụ bên dưới, tập dữ liệu được xem xét là tập dữ liệu Thẻ tín dụng châu Âu mà bạn có thể tìm thấy trên Kaggle và tôi đã xem xét một vài cột ngẫu nhiên có độ lệch để thực hiện chuyển đổi. Mã để thực hiện các máy biến áp như sau import matplotlib.pyplot as plt Có thể thấy rằng QuantileTransformer đã hoạt động tốt hơn PowerTransformer về mặt chuyển đổi phân phối sai lệch thành phân phối bình thường, nhưng bạn phải luôn chọn phương pháp phù hợp nhất với dữ liệu của mình. Người ta quan sát thấy rằng QuantileTransformer hoạt động tốt hơn trên các bộ dữ liệu lớn hơn so với PowerTransformer Các phương pháp khác cũng có thể được sử dụng để giảm độ lệch. Giống như đối với dữ liệu vuông, khối hoặc dữ liệu lệch trái, có thể thực hiện các phép biến đổi công suất cao hơn và đối với dữ liệu lệch phải, chúng ta có thể sử dụng các phép biến đổi Căn bậc hai, Căn bậc ba hoặc Nhật ký. Để biết thêm về những điều này, bạn có thể tham khảo bài viết này Phần kết luậnBây giờ chúng ta đã biết độ lệch là gì. Các loại độ lệch là gì? . Trong trường hợp bạn có bất kỳ nghi ngờ hoặc đề xuất nào, hãy trả lời trong phần bình luận. Vui lòng liên hệ với tôi qua thư và kết nối với tôi qua Linkedin. Tôi hy vọng bạn thích đọc blog này. học tập vui vẻ Độ lệch được tính bằng Python như thế nào?Ví dụ. Skewness & Kurtosis trong Python
. Độ lệch hóa ra là 0. 032697 và độ nhọn hóa ra là 0. 118157. use the skew() and Kurt() functions from the SciPy Stata library. The skewness turns out to be 0.032697 and the kurtosis turns out to be 0.118157.
Python xác định độ lệch và độ nhọn như thế nào?Tính toán độ lệch và độ nhọn bằng Python . Bước 1. Nhập thư viện SciPy. Thư viện SciPy là một thư viện khoa học mã nguồn mở cung cấp các hàm dựng sẵn để tính toán độ lệch và độ nhọn. . Bước 2. Tạo tập dữ liệu. Bước tiếp theo là tạo tập dữ liệu. . Bước 3. Tính toán độ lệch. . Bước 4. điện toán nhọn Độ lệch được đo như thế nào?Độ lệch có thể được đo bằng một số phương pháp; . Độ lệch của chế độ Pearson được sử dụng khi dữ liệu mẫu thể hiện chế độ mạnh. Nếu dữ liệu bao gồm nhiều chế độ hoặc chế độ yếu, độ lệch trung bình của Pearson được sử dụng |