Python တွင် absolute median deviation ကို တွက်နည်း

ပျမ်းမျှအကြွင်းမဲ့သွေဖည်မှုသည် ဒေတာအတွဲတစ်ခုတွင် လေ့လာတွေ့ရှိချက်များ ခွဲဝေမှုကို တိုင်းတာသည်။

၎င်းသည် စံသွေဖည်မှုနှင့် ကွဲလွဲမှုကဲ့သို့သော အခြားကွဲလွဲမှုတိုင်းတာမှုများထက် အစွန်းကွက်များ၏ သက်ရောက်မှုနည်းပါးသောကြောင့် ၎င်းသည် အထူးအသုံးဝင်သောတိုင်းတာမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။

ပကတိအလယ်အလတ်သွေဖည်မှုကို တွက်ချက်ရန်အတွက် ဖော်မြူလာမှာ မကြာခဏ အတိုကောက် MAD ဖြစ်သည်၊

MAD = ပျမ်းမျှ (|x _i – x _m |)

ရွှေ-

• x _i : dataset ၏ ^ith တန်ဖိုး
• x _m : ဒေတာအတွဲရှိ ပျမ်းမျှတန်ဖိုး

အောက်ပါဥပမာများသည် statsmodels mad function ကိုအသုံးပြု၍ Python ရှိ ပျမ်းမျှအကြွင်းမဲ့သွေဖည်မှုကို တွက်ချက်နည်းကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ 1- ဇယားတစ်ခုအတွက် MAD ကို တွက်ချက်ပါ။

အောက်ပါကုဒ်သည် Python ရှိ NumPy အခင်းအကျင်းတစ်ခုအတွက် ပျမ်းမျှအကြွင်းမဲ့သွေဖည်မှုကို တွက်ချက်နည်းကို ပြသသည်-

 import numpy as np
from statsmodels import robust

#define data
data = np. array ([1, 4, 4, 7, 12, 13, 16, 19, 22, 24])

#calculate MAD
robust. mad (data)

11.1195

ဒေတာအတွဲအတွက် ပျမ်းမျှအကြွင်းမဲ့သွေဖည်မှုသည် 11.1195 ဖြစ်သွားသည်။

MAD တွက်ချက်ရာတွင် အသုံးပြုသည့် ဖော်မြူလာသည် ရလဒ်အား ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် 0.67 ဖြင့် ရလဒ်ကို ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် ပုံမှန်ဖြန့်ဝေမှု ဟု ယူဆရသည့် စံသွေဖည်မှု၏ ခိုင်လုံသော ခန့်မှန်းချက်ကို တွက်ချက်ကြောင်း မှတ်သားထားရန် အရေးကြီးပါသည်။

ဤစကေးကိန်းဂဏန်းကို အသုံးမပြုရန်၊ အောက်ပါအတိုင်း c=1 ကို ရိုးရိုးရှင်းရှင်း သတ်မှတ်ပါ။

 #calculate MAD without scaling factor
robust. mad (data, c=1)

7.5

ဥပမာ 2- DataFrame အတွက် MAD ကို တွက်ချက်ပါ။

အောက်ဖော်ပြပါ ကုဒ်သည် ပန်ဒါ DataFrame ရှိ ကော်လံတစ်ခုအတွက် MAD တွက်ချက်နည်းကို ပြသသည်-

 #make this example reproducible
n.p. random . seeds (1)

#create pandas DataFrame
data = pd. DataFrame ( np.random.randint (0,10,size=(5,3)),columns = [' A ',' B ',' C '])

#view DataFrame
data

        A B C
0 5 8 9
1 5 0 0
2 1 7 6
3 9 2 4
4 5 2 4

#calculate MAD for column B
data[[' B ']]. apply (robust. mad )

B 2.965204
dtype:float64

ကော်လံ B အတွက် အကြွင်းမဲ့ အလယ်အလတ် သွေဖည်မှုသည် 2.965204 ဖြစ်သည် ။

pandas DataFrame ရှိ ကော်လံများစွာအတွက် MAD ကို တွက်ချက်ရန် အလားတူ syntax ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 #calculate MAD for all columns
data[[' A ',' B ',' C ']]. apply (robust. mad )

At 0.000000
B 2.965204
C 2.965204
dtype:float64

အကြွင်းမဲ့ အလယ်အလတ်သွေဖည်မှုသည် ကော်လံ A အတွက် 0၊ ကော်လံ B အတွက် 2.965204 နှင့် ကော်လံ C အတွက် 2.965204 ဖြစ်သည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

Python တွင် MAPE တွက်ချက်နည်း
Python တွင် SMAPE တွက်ချက်နည်း
Python တွင် RMSE တွက်ချက်နည်း