Bất biến theo thời gian
Bạn luôn nên bắt đầu bằng cách trực quan hóa dữ liệu thô, nhưng cách này thường không hữu ích khi cần phân biệt giữa hai lớp điểm dữ liệu. Dữ liệu thường nhiễu hoặc có các mẫu phức tạp mà mắt thường khó nhận ra.
Một kỹ thuật phổ biến khác để tìm ra khác biệt đơn giản giữa hai tập dữ liệu là lấy trung bình qua nhiều phiên bản của cùng một lớp. Cách này có thể khử nhiễu và làm lộ các mẫu tiềm ẩn (hoặc cũng có thể không).
Trong bài tập này, bạn sẽ lấy trung bình qua nhiều phiên bản của mỗi lớp âm thanh nhịp tim.
Hai DataFrame (normal và abnormal) và mảng thời gian (time) từ bài trước đã có sẵn trong không gian làm việc của bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Machine Learning cho Dữ liệu Chuỗi thời gian bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Lấy trung bình trên các tệp âm thanh trong
normalvàabnormal, giữ nguyên chiều thời gian. - Trực quan hóa các giá trị trung bình này theo thời gian.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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()