Сводная статистика
Вспомните из предыдущего урока, что NannyML предлагает пять методов отслеживания статистических изменений в признаках.
В этом упражнении вы сосредоточитесь на анализе признака lead_time из набора данных Hotel Booking, который указывает, за сколько дней было сделано бронирование. Используя статистики суммы, медианы и стандартного отклонения, вы сможете получить ценные сведения о том, как поведение клиентов при бронировании менялось со временем.
Обратите внимание, что обучающая и анализируемая выборки, а также библиотека nannyml уже загружены и готовы к использованию.
Это упражнение является частью курса
Мониторинг машинного обучения на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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()