Invarianța în timp
Deși ar trebui să începi întotdeauna prin a vizualiza datele brute, acest lucru este adesea neinformativ atunci când vrei să faci distincția între două clase de puncte de date. Datele sunt de obicei zgomotoase sau prezintă tipare complexe care nu pot fi descoperite cu ochiul liber.
O altă tehnică frecvent utilizată pentru a găsi diferențe simple între două seturi de date este medierea pe multiple instanțe ale aceleiași clase. Aceasta poate elimina zgomotul și poate scoate la iveală tipare de bază – sau poate că nu.
În acest exercițiu, vei calcula media pe multe instanțe ale fiecărei clase de sunete cardiace.
Cele două DataFrame-uri (normal și abnormal) și vectorul de timp (time) din exercițiul anterior sunt disponibile în spațiul tău de lucru.
Acest exercițiu face parte din cursul
Machine Learning pentru Date de Tip Șir de Timp în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Calculează media pe fișierele audio din
normalșiabnormal, păstrând dimensiunea timpului. - Vizualizează aceste medii în timp.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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()