Ketakberubahan terhadap waktu
Meskipun Anda sebaiknya selalu mulai dengan memvisualisasikan data mentah, hal ini sering kali kurang informatif untuk membedakan dua kelas titik data. Data biasanya berisik atau menampilkan pola kompleks yang tidak dapat dikenali dengan mata telanjang.
Teknik umum lainnya untuk menemukan perbedaan sederhana antara dua himpunan data adalah melakukan rata-rata pada beberapa kemunculan dari kelas yang sama. Ini mungkin menghilangkan derau dan menyingkap pola yang mendasari (atau mungkin juga tidak).
Dalam latihan ini, Anda akan mengambil rata-rata dari banyak kemunculan setiap kelas suara detak jantung.
Dua DataFrame (normal dan abnormal) serta array waktu (time) dari latihan sebelumnya tersedia di ruang kerja Anda.
Latihan ini merupakan bagian dari kursus
Machine Learning untuk Data Deret Waktu di Python
Instruksi latihan
- Ambil rata-rata dari berkas audio yang terdapat dalam
normaldanabnormal, dengan mempertahankan dimensi waktu. - Visualisasikan nilai rata-rata ini terhadap waktu.
Latihan interaktif langsung praktik
Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.
# Average across the audio files of each DataFrame
mean_normal = np.mean(normal, axis=____)
mean_abnormal = np.mean(abnormal, axis=____)
# Plot each average over time
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 3), sharey=True)
ax1.plot(____, ____)
ax1.set(title="Normal Data")
ax2.plot(____, ____)
ax2.set(title="Abnormal Data")
plt.show()