Makine Öğrenimi - Dağılım Grafiği
Dağılım grafiği
Dağılım grafiği, veri kümesindeki her değerin bir nokta ile temsil edildiği bir diyagramdır.
Matplotlib modülünün dağılım grafikleri çizmek için bir yöntemi vardır, biri x ekseninin değerleri için diğeri y ekseninin değerleri için olmak üzere aynı uzunlukta iki diziye ihtiyaç duyar:
x = [5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6]
y = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]
Dizi , xher arabanın yaşını temsil eder.
Dizi , yher arabanın hızını temsil eder.
Örnek
scatter()Bir dağılım grafiği çizmek için yöntemi kullanın :
import matplotlib.pyplot as plt
x =
[5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6]
y =
[99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]
plt.scatter(x, y)
plt.show()
Sonuç:
Dağılım Grafiği Açıklaması
X ekseni yaşları ve y ekseni hızları temsil eder.
Diyagramdan okuyabildiğimiz şey, en hızlı iki arabanın ikisinin de 2 yaşında olduğu ve en yavaş arabanın 12 yaşında olduğudur.
Not: Araba ne kadar yeniyse o kadar hızlı gidiyor gibi görünüyor, ancak bu bir tesadüf olabilir, sonuçta sadece 13 araba kaydettik.
Rastgele Veri Dağılımları
Machine Learning'de veri kümeleri binlerce, hatta milyonlarca değer içerebilir.
Bir algoritmayı test ederken gerçek dünya verileriniz olmayabilir, rastgele oluşturulmuş değerler kullanmanız gerekebilir.
Önceki bölümde öğrendiğimiz gibi, NumPy modülü bu konuda bize yardımcı olabilir!
Her ikisi de normal bir veri dağılımından 1000 rastgele sayı ile dolu iki dizi oluşturalım.
İlk dizi, 1.0'lık bir standart sapma ile ortalamayı 5.0'a ayarlayacaktır.
İkinci dizi, 2.0'lık bir standart sapma ile ortalamayı 10.0'a ayarlayacaktır:
Örnek
1000 noktalı bir dağılım grafiği:
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
x = numpy.random.normal(5.0,
1.0, 1000)
y = numpy.random.normal(10.0, 2.0, 1000)
plt.scatter(x, y)
plt.show()
Sonuç:
Dağılım Grafiği Açıklaması
Noktaların x ekseninde 5, y ekseninde 10 değeri etrafında yoğunlaştığını görebiliriz.
Yayılmanın y ekseninde x ekseninden daha geniş olduğunu da görebiliriz.