[카테고리:] 가이드

평균 절대 백분율 오차(MAPE)는 일반적으로 모델의 예측 정확도를 측정하는 데 사용됩니다. 다음과 같이 계산됩니다. MAPE = (1/n) * Σ(|실제 – 예측| / |실제|) * 100 금: Σ – “합계”를 의미하는 기호 n – 표본 크기 real – 데이터의 실제 값 예측...

평균 제곱 오차(MSE)는 모델의 예측 정확도를 측정하는 일반적인 방법입니다. 다음과 같이 계산됩니다. MSE = (1/n) * Σ(실제 – 예측) 2 금: Σ – “합계”를 의미하는 화려한 기호 n – 표본 크기 real – 데이터의 실제 값 예측 – 예측된 데이터의 값...

“종형 곡선”은 뚜렷한 “종” 모양을 갖는 정규 분포 의 모양에 부여되는 별명입니다 . 이 튜토리얼에서는 Python에서 종형 곡선을 만드는 방법을 설명합니다. Python에서 종형 곡선을 만드는 방법 다음 코드는 numpy , scipy 및 matplotlib 라이브러리를 사용하여 종형 곡선을 만드는 방법을 보여줍니다. import...

통계에서 그룹화는 숫자 값을 그룹 으로 묶는 과정입니다. 클러스터링의 가장 일반적인 형태는 동일 너비 클러스터링 으로 알려져 있으며, 여기서는 데이터 세트를 동일한 너비의 k 개 그룹으로 나눕니다. 덜 일반적으로 사용되는 클러스터링 형태는 동일 주파수 클러스터링 으로 알려져 있으며, 여기서는 데이터 세트를...

5주 동안 매일 특정 매장의 판매 건수를 표시하는 다음과 같은 Python 데이터세트가 있다고 가정해 보겠습니다. import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns #create a dataset np.random.seed(0) data = {'day': np.tile(['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thur', 'Fri'], 5), 'week':...

인구 피라미드는 특정 인구의 연령과 성별 분포를 보여주는 그래프입니다. 이는 인구 구성과 인구 증가 추세를 이해하는 데 유용합니다. 이 튜토리얼에서는 Python에서 다음 인구 피라미드를 만드는 방법을 설명합니다. Python의 연령 피라미드 특정 국가의 연령 그룹별 남성과 여성의 전체 인구를 표시하는 다음 데이터...

Jaccard 유사성 지수는 두 데이터 세트 간의 유사성을 측정합니다. 범위는 0에서 1까지입니다. 숫자가 높을수록 두 데이터 세트가 더 유사합니다. Jaccard 유사성 지수는 다음과 같이 계산됩니다. Jaccard 유사성 = (두 세트의 관측치 수) / (두 세트의 관측치 수) 또는 표기법 형식으로 작성하면...

McNemar 테스트는 쌍을 이루는 데이터 간의 비율에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 확인하는 데 사용됩니다. 이 튜토리얼에서는 Python에서 McNemar 테스트를 수행하는 방법을 설명합니다. 예: Python의 McNemar 테스트 연구자들이 특정 마케팅 비디오가 특정 법률에 대한 사람들의 의견을 바꿀 수 있는지 알고 싶어한다고 가정해...

Fisher의 정확 검정은 두 범주형 변수 사이에 유의미한 연관성이 있는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다. 일반적 으로 2×2 테이블에서 하나 이상의 셀 개수가 5보다 작은 경우 카이제곱 독립성 검정 의 대안으로 사용됩니다 . 이 튜토리얼에서는 Python에서 Fisher의 정확한 테스트를 수행하는 방법을 설명합니다....

카이 제곱 적합도 검정은 범주형 변수가 가상 분포를 따르는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다. 이 튜토리얼에서는 Python에서 카이제곱 적합도 테스트를 수행하는 방법을 설명합니다. 예: Python의 카이제곱 적합도 테스트 한 상점 주인은 매주 같은 수의 고객이 자신의 상점을 방문한다고 말합니다. 이 가설을 테스트하기...