Samenvattende statistieken
Herinner je uit de vorige les dat NannyML vijf methoden biedt om statistische veranderingen in je features te volgen.
In deze oefening kijk je naar de feature lead_time uit de Hotel Booking-gegevensset, die aangeeft hoeveel dagen van tevoren een boeking is gemaakt. Door statistieken als som, mediaan en standaarddeviatie te gebruiken, krijg je waardevolle inzichten in hoe het boekgedrag van klanten in de tijd is veranderd.
Goed om te weten: zowel de referentie- als de analysegegevens en de nannyml-bibliotheek zijn al vooraf geladen en klaar voor gebruik.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Monitoring Machine Learning in Python
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# 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()