مکین لیرننگ - معیار انحراف
- ਪਿਛਲਾ ਪੰਨਾ ਔਸਤ ਮੱਧਮਿਕ ਮੋਡ
- ਅਗਲਾ ਪੰਨਾ ਪੈਂਸ਼ਨ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ
ਔਸਤ ਦਰਜੇ ਕੀ ਹੈ?
ਔਸਤ ਦਰਜੇ (Standard Deviation) ਇੱਕ ਨੰਬਰ ਹੈ ਜੋ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਵਿਭਾਜਨ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ。
ਘੱਟ ਵਿਆਪਕਤਾ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮਹੱਜਮਾਂ ਮੁੱਲ ਔਸਤ (ਔਸਤ ਮੁੱਲ) ਨੇੜੇ ਹਨ。
ਉੱਚੀ ਵਿਆਪਕਤਾ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਮੁੱਲ ਵਿਆਪਕ ਰੇਂਜ ਵਿੱਚ ਫੈਲੇ ਹੋਏ ਹਨ.
ਉਦਾਹਰਣ: ਇਸ ਵਾਰ ਅਸੀਂ 7 ਵਾਹਨਾਂ ਦੀ ਗਤੀ ਰਜਿਸਟਰ ਕੀਤੀ ਹੈ:
speed = [86,87,88,86,87,85,86]
ਔਸਤ ਦਰਜੇ ਹੈ:
0.9
ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਹੱਜਮਾਂ ਮੁੱਲ ਔਸਤ ਦੇ 0.9 ਦੇ ਰੇਂਜ ਵਿੱਚ ਹਨ, ਯਾਨੀ 86.4。
ਸਾਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਰੇਂਜ ਵਾਲੇ ਨੰਬਰ ਸੈੱਟ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਹੈ:
speed = [32,111,138,28,59,77,97]
ਔਸਤ ਦਰਜੇ ਹੈ:
37.85
ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਹੱਜਮਾਂ ਮੁੱਲ ਔਸਤ (ਔਸਤ ਮੁੱਲ 77.4) ਦੇ 37.85 ਦੇ ਰੇਂਜ ਵਿੱਚ ਹਨ。
ਜਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖਿਆ ਹੈ, ਉੱਚੀ ਵਿਆਪਕਤਾ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਮੁੱਲ ਵਿਆਪਕ ਰੇਂਜ ਵਿੱਚ ਫੈਲੇ ਹੋਏ ਹਨ.
NumPy ਮੌਡੂਲ ਨੇ ਔਸਤ ਦਰਜੇ ਲੱਭੋ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ:
ਇੰਸਟੈਂਸ
NumPy ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ std()
ਔਸਤ ਦਰਜੇ ਲੱਭੋ ਦਾ ਮਾਰਗ:
import numpy speed = [86,87,88,86,87,85,86] x = numpy.std(speed) print(x)
ਇੰਸਟੈਂਸ
import numpy speed = [32,111,138,28,59,77,97] x = numpy.std(speed) print(x)
ਵਿਆਪਕਤਾ
ਵਿਆਪਕਤਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਨੰਬਰ ਹੈ ਜੋ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਵਿਭਾਜਨ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ.
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਵਿਆਪਕਤਾ ਦੀ ਚੌਕਸਾ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਔਸਤ ਦਰਜੇ ਮਿਲੇਗਾ!
ਜਾਂ ਉਲਟ, ਜੇਕਰ ਔਸਤ ਤੋਂ ਤੋਂ ਤੋਂ ਵਿਆਪਕਤਾ ਗੁਣਿਤ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ ਤਾਂ ਵਿਆਪਕਤਾ ਮਿਲੇਗੀ!
ਵਿਆਪਕਤਾ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰਨੀਆਂ ਪਈਆਂ:
1. ਔਸਤ ਲੱਭੋ:
(32+111+138+28+59+77+97) / 7 = 77.4
2. ਹਰੇਕ ਮੁੱਲ ਲਈ: ਔਸਤ ਤੋਂ ਅੰਤਰ ਲੱਭੋ:
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. ਹਰੇਕ ਅੰਤਰ ਲਈ: ਚੌਕਸਾ ਮੁੱਲ ਲੱਭੋ:
(-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. ਵਿਸ਼ਾਲਤਾ ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਦੀ ਵਾਧੂ ਵਿਸ਼ਾਲਤਾ ਦਾ ਔਸਤ ਹੈ:
(2061.16+1128.96+3672.36+2440.36+338.56+0.16+384.16) / 7 = 1432.2
ਸੁਭਾਵਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ NumPy ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਾਲਤਾ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਮੈਥਡ ਹੈ:
ਇੰਸਟੈਂਸ
ਨਮਨੀਂ NumPy ਦੁਆਰਾ var()
ਮੈਥਡ ਵਿਸ਼ਾਲਤਾ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਨਾ:
import numpy speed = [32,111,138,28,59,77,97] x = numpy.var(speed) print(x)
ਮਾਨਕ ਹਿਸਾਬ
ਜਿਵੇਂ ਅਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ, ਮਾਨਕ ਹਿਸਾਬ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਵਿਸ਼ਾਲਤਾ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਹੈ:
√ 1432.25 = 37.85
ਜਾਂ ਉੱਪਰੋਕਤ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ ਨਮਨੀਂ NumPy ਦੁਆਰਾ ਮਾਨਕ ਹਿਸਾਬ ਲੱਭੋ:
ਇੰਸਟੈਂਸ
ਨਮਨੀਂ ਨਮਨੀਂ NumPy std() ਮੈਥਡ ਮਾਨਕ ਹਿਸਾਬ ਲੱਭੋ:
import numpy speed = [32,111,138,28,59,77,97] x = numpy.std(speed) print(x)
ਚਿਹਨ
ਮਾਨਕ ਹਿਸਾਬ ਸਾਮਾਨਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਗਮਾ ਚਿਹਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ:σ
ਵਿਸ਼ਾਲਤਾ ਸਾਮਾਨਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਗਮਾ ਸਕਵੇਅਰ ਚਿਹਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ: σ2 ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ
ਚਾਪਟਰ ਸਮੇਜਨ
ਮਾਨਕ ਹਿਸਾਬ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਾਲਤਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ。
- ਪਿਛਲਾ ਪੰਨਾ ਔਸਤ ਮੱਧਮਿਕ ਮੋਡ
- ਅਗਲਾ ਪੰਨਾ ਪੈਂਸ਼ਨ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ