JuniorТеорияЧасто

Что выведет эта программа?

Python

import numpy as np

train = np.array([[100.0, 1.0], [300.0, 3.0], [100.0, 1.0], [300.0, 3.0]])
live = np.array([[350.0, 4.0], [350.0, 4.0]])
shift = np.abs(live.mean(axis=0) - train.mean(axis=0)) / train.std(axis=0)
print(round(shift[0], 1), round(shift[1], 1))

1.5 2.0

Ждать 1.3 1.7: std в numpy делит на число строк, а не на число строк минус один, поэтому разброс на обучении — 100 и 1, а сдвиги — 1.5 и 2.0.
Ждать 0.75 1.0: стандартное отклонение — не размах, поэтому значения 100 и 300 вокруг среднего 200 дают отклонение 100, а не 200.

Какой из двух признаков сдвинулся сильнее в исходных единицах и в отклонениях?
Почему разброс берут по обучающей выборке, а не по новым строкам?

Назад к вопросам Открыть тему в роадмапе →Ответь сам — Quiz

Назад к вопросам

JuniorТеорияЧасто

Что выведет эта программа?

Python

import numpy as np

train = np.array([[100.0, 1.0], [300.0, 3.0], [100.0, 1.0], [300.0, 3.0]])
live = np.array([[350.0, 4.0], [350.0, 4.0]])
shift = np.abs(live.mean(axis=0) - train.mean(axis=0)) / train.std(axis=0)
print(round(shift[0], 1), round(shift[1], 1))

1.5 2.0

Ждать 1.3 1.7: std в numpy делит на число строк, а не на число строк минус один, поэтому разброс на обучении — 100 и 1, а сдвиги — 1.5 и 2.0.
Ждать 0.75 1.0: стандартное отклонение — не размах, поэтому значения 100 и 300 вокруг среднего 200 дают отклонение 100, а не 200.

Какой из двух признаков сдвинулся сильнее в исходных единицах и в отклонениях?
Почему разброс берут по обучающей выборке, а не по новым строкам?

Назад к вопросам Открыть тему в роадмапе →Ответь сам — Quiz