Zamanda değişmezlik
Ham verini görselleştirerek başlamak her zaman iyi bir fikir olsa da, iki veri sınıfını birbirinden ayırmak söz konusu olduğunda bu çoğu zaman çok bilgi vermez. Veriler genelde gürültülüdür veya çıplak gözle fark edilmeyen karmaşık desenler içerir.
Aynı sınıfa ait birden çok örnek üzerinden ortalama almak, iki veri kümesi arasındaki basit farkları bulmak için yaygın bir başka tekniktir. Bu, gürültüyü ortadan kaldırıp alttaki desenleri ortaya çıkarabilir (ya da çıkarmayabilir).
Bu egzersizde, her kalp atımı sesi sınıfına ait birçok örnek üzerinde ortalama alacaksın.
Önceki egzersizden normal ve abnormal adlı iki DataFrame ile time dizisi çalışma alanında hazır.
Bu egzersiz
Python ile Zaman Serisi Verileri için Machine Learning
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- Zaman boyutunu koruyarak
normalveabnormaliçindeki ses dosyaları üzerinde ortalama al. - Bu ortalamaları zaman boyunca görselleştir.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# 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()