Statistiche riassuntive
Ricorda dalla lezione precedente che NannyML offre cinque metodi per tracciare i cambiamenti statistici nelle tue feature.
In questo esercizio ti concentrerai sulla feature lead_time del dataset Hotel Booking, che indica con quanti giorni di anticipo è stata effettuata una prenotazione. Usando le statistiche di somma, mediana e deviazione standard, potrai ottenere indicazioni utili su come è cambiato nel tempo il comportamento di prenotazione dei clienti.
Tieni presente che sia gli insiemi di riferimento e di analisi, sia la libreria nannyml, sono già precaricati e pronti all'uso.
Questo esercizio fa parte del corso
Monitoraggio del Machine Learning in Python
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# 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()