カテゴリー: ガイド
平均絶対パーセント誤差 (MAPE) は、モデルの予測精度を測定するために一般的に使用されます。次のように計算されます。 MAPE = (1/n) * Σ(|実際 – 予測| / |実際|) * 100 金: Σ – 「 […]...
平均二乗誤差 (MSE) は、モデルの予測精度を測定する一般的な方法です。次のように計算されます。 MSE = (1/n) * Σ(実際 – 予測) 2 金: Σ – 「和」を意味する派手な記号 n – サンプルサイズ […]...
「ベル カーブ」は、正規分布の形状に付けられたニックネームで、明確な「ベル」形状を持っています。 このチュートリアルでは、Python でベル カーブを作成する方法を説明します。 Python でベルカーブを作成する方法 […]...
統計におけるグループ化とは、数値をグループに分類するプロセスです。 クラスタリングの最も一般的な形式は等幅クラスタリングとして知られており、データセットを等しい幅のk個のグループに分割します。 あまり一般的には使用されな […]...
5 週間にわたって特定の店舗で曜日ごとに行われた販売数を表示する、Python の次のデータセットがあるとします。 import numpy as np import pandas as pd import seabor […]...
人口ピラミッドは、特定の人口の年齢と性別の分布を示すグラフです。これは、人口構成や人口増加傾向を理解するのに役立ちます。 このチュートリアルでは、Python で次の人口ピラミッドを作成する方法を説明します。 Pytho […]...
Jaccard 類似性インデックスは、 2 つのデータセット間の類似性を測定します。範囲は 0 から 1 です。数値が大きいほど、2 つのデータ セットは類似しています。 Jaccard 類似性インデックスは次のように計 […]...
マクネマー検定は、ペアになったデータ間の比率に統計的に有意な差があるかどうかを判断するために使用されます。 このチュートリアルでは、Python でマクネマー テストを実行する方法を説明します。 例: Python のマ […]...
フィッシャーの直接確率検定は、 2 つのカテゴリ変数間に有意な関連があるかどうかを判断するために使用されます。 これは通常、2 × 2 テーブル内の 1 つ以上のセル数が 5 未満である場合に、独立性のカイ二乗検定の代替 […]...
カイ二乗適合度検定は、カテゴリ変数が仮説分布に従うかどうかを判断するために使用されます。 このチュートリアルでは、Python でカイ二乗適合度検定を実行する方法を説明します。 例: Python でのカイ二乗適合度検定 […]...