Makine Öğrenimi - Standart Sapma
Standart Sapma nedir?
Standart sapma, değerlerin ne kadar yayıldığını açıklayan bir sayıdır.
Düşük standart sapma, sayıların çoğunun ortalama (ortalama) değere yakın olduğu anlamına gelir.
Yüksek standart sapma, değerlerin daha geniş bir aralığa yayıldığı anlamına gelir.
Örnek: Bu sefer 7 arabanın hızını kaydettik:
speed = [86,87,88,86,87,85,86]
Standart sapma:
0.9
Bu, değerlerin çoğunun, 86,4 olan ortalama değerden 0,9 aralığında olduğu anlamına gelir.
Aynı şeyi daha geniş bir aralıkta sayı seçimi ile yapalım:
speed = [32,111,138,28,59,77,97]
Standart sapma:
37.85
Yani değerlerin çoğu, ortalama değer olan 77,4'ten 37,85 aralığındadır.
Gördüğünüz gibi, daha yüksek bir standart sapma, değerlerin daha geniş bir aralığa yayıldığını gösterir.
NumPy modülünün standart sapmayı hesaplamak için bir yöntemi vardır:
Örnek
std()Standart sapmayı bulmak için NumPy yöntemini kullanın :
import numpy
speed = [86,87,88,86,87,85,86]
x = numpy.std(speed)
print(x)
Örnek
import numpy
speed = [32,111,138,28,59,77,97]
x = numpy.std(speed)
print(x)
Varyans
Varyans, değerlerin ne kadar yayılmış olduğunu gösteren başka bir sayıdır.
Aslında, varyansın karekökünü alırsanız, standart sapmayı elde edersiniz!
Ya da tam tersi, standart sapmayı kendisiyle çarparsanız varyansı elde edersiniz!
Varyansı hesaplamak için aşağıdaki gibi yapmanız gerekir:
1. Ortalamayı bulun:
(32+111+138+28+59+77+97) / 7 = 77.4
2. Her değer için: ortalamadan farkı bulun:
32 - 77.4 = -45.4
111 - 77.4 = 33.6
138
- 77.4 = 60.6
28 - 77.4 = -49.4
59 - 77.4 = -18.4
77
- 77.4 = - 0.4
97 - 77.4 = 19.6
3. Her bir fark için: kare değerini bulun:
(-45.4)2 = 2061.16
(33.6)2 = 1128.96
(60.6)2 = 3672.36
(-49.4)2 = 2440.36
(-18.4)2 = 338.56
(- 0.4)2 = 0.16
(19.6)2 = 384.16
4. Varyans, bu kare farkların ortalama sayısıdır:
(2061.16+1128.96+3672.36+2440.36+338.56+0.16+384.16)
/ 7 = 1432.2
Neyse ki, NumPy'nin varyansı hesaplamak için bir yöntemi var:
Örnek
var()Varyansı bulmak için NumPy yöntemini kullanın :
import numpy
speed = [32,111,138,28,59,77,97]
x = numpy.var(speed)
print(x)
Standart sapma
Öğrendiğimiz gibi, standart sapmayı bulmak için formül varyansın kareköküdür:
√1432.25 = 37.85
Veya önceki örnekte olduğu gibi, standart sapmayı hesaplamak için NumPy'yi kullanın:
Örnek
std()Standart sapmayı bulmak için NumPy yöntemini kullanın :
import numpy
speed = [32,111,138,28,59,77,97]
x = numpy.std(speed)
print(x)
semboller
Standart Sapma genellikle Sigma sembolü ile temsil edilir: σ
Varyans genellikle Sigma Karesi sembolü ile temsil edilir: σ 2
Bölüm özeti
Standart Sapma ve Varyans, Makine Öğreniminde sıklıkla kullanılan terimlerdir, bu nedenle bunların nasıl elde edileceğini ve arkasındaki kavramı anlamak önemlidir.