Statistiques sommaires
Rappelez-vous de la leçon précédente que NannyML offre cinq méthodes pour suivre les variations statistiques de vos caractéristiques.
Dans cet exercice, vous vous concentrerez sur la caractéristique lead_time du jeu de données Hotel Booking, qui indique le nombre de jours à l'avance où une réservation a été effectuée. En utilisant les statistiques de somme, de médiane et d'écart type, vous pourrez mieux comprendre comment le comportement de réservation des client·e·s a évolué dans le temps.
Il est important de noter que les ensembles de référence et d'analyse, ainsi que la bibliothèque nannyml, sont déjà chargés et prêts à l'emploi.
Cette activité fait partie du cours
Surveiller le Machine Learning en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Define analyzed column
analyzed_column = [____]
# Intialize sum values calculator
sum_calc = ____.____(
____=____,
chunk_period='m',
timestamp_column_name='timestamp'
)
# Fit, calculate and plot the results
sum_calc.fit(reference)
sum_calc_res = sum_calc.calculate(analysis)
sum_calc_res.plot().show()