Какое расстояние между верхними и нижними шкафами на кухне: стандарт гарнитура при газовой плите, какое должно быть по нормам

На приведенном выше графике мы можем определить, что большинство точек данных лежат внизу слева, но есть точки, которые находятся далеко от населения, такие как верхний правый угол.

Обнаружение выбросов с математической функцией

Z-Score-

Wikipedia Definition

Z-Score — это число стандартных отклонений со знаком, на которое значение точки наблюдения или данных превышает среднее значение того, что наблюдается или измеряется.

Интуиция за Z-счетом состоит в том, чтобы описать любую точку данных, найдя их связь со стандартным отклонением и средним значением группы точек данных.Z-счет находит распределение данных, где среднее значение равно 0, а стандартное отклонение равно 1, то есть нормальное распределение.

Вам должно быть интересно, как это помогает в определении выбросов? Что ж, при расчете Z-показателя мы масштабируем и центрируем данные и ищем точки данных, которые слишком далеки от нуля. Эти точки данных, которые находятся слишком далеко от нуля, будут рассматриваться как выбросы. В большинстве случаев используется пороговое значение 3 или -3, т. Е. Если значение Z-показателя больше или меньше 3 или -3 соответственно, эта точка данных будет определяться как выбросы.

Мы будем использовать функцию Z-счета, определенную в библиотеке scipy, чтобы обнаружить выбросы.

 от scipy import stats 
 import numpy as npz = np.abs (stats.zscore (boston_df)) 
 print (z) 

Глядя на код и выходные данные выше, трудно сказать какая точка данных является выбросом. Давайте попробуем определить порог для определения выброса.

 = 3 
 отпечатков (np.where (z> 3)) 

Это даст результат, как показано ниже —

Не путайте результаты.Первый массив содержит список номеров строк и номеров соответствующих столбцов второго массива, которые означают, что z [55] [1] имеет Z-оценку выше 3.

 print (z [55] [1]) 3.375038763517309 

Так , точка данных — 55-я запись в столбце ZN является выбросом.

Оценка IQR —

На блочном графике используется метод IQR для отображения данных и выбросов (форма данных), но для того, чтобы получить список идентифицированных выбросов, нам нужно будет использовать математическую формулу и извлечь выброс данные.

Wikipedia Definition

Межквартильный диапазон ( IQR ), также называемый midspread или middle 50% , или технически H-спред , является мерой статистической дисперсии, равной разница между 75-м и 25-м процентилем, или между верхним и нижним квартилями, IQR = Q 3 — Q 1.

Другими словами, IQR — это первый квартиль, вычтенный из третьего квартиля; эти квартили можно отчетливо увидеть на графике на графике.

Это мера дисперсии, аналогичная стандартному отклонению или дисперсии, но гораздо более устойчивая к выбросам.

IQR в некоторой степени похож на Z-показатель с точки зрения определения распределения данных и последующего сохранения некоторого порога для определения выброса.

Давайте выясним, что мы можем построить график с использованием IQR и узнать, как мы можем использовать его для поиска списка выбросов, как мы это делали с помощью вычисления Z-показателя. Сначала мы рассчитаем IQR,

 Q1 = boston_df_o1.quantile (0.25) 
 Q3 = boston_df_o1.quantile (0.75) 
 IQR = Q3 - Q1 
 print (IQR) 

Здесь мы получим IQR для каждого столбца.

Поскольку у нас теперь есть оценки IQR, пришло время ухватиться за выбросы. Приведенный ниже код даст вывод с некоторыми значениями true и false. Точка данных, где у нас есть False, означает, что эти значения действительны, тогда как True указывает на наличие выброса.

 print (boston_df_o1 <(Q1 - 1.5 * IQR)) | (boston_df_o1> (Q3 + 1.5 * IQR)) 

Теперь, когда мы знаем, как обнаружить выбросы, важно понять, нужны ли они быть удаленным или исправленным.В следующем разделе мы рассмотрим несколько методов удаления выбросов и, если необходимо, вменения новых значений.

Во время анализа данных, когда вы обнаруживаете выброс, одним из наиболее трудных решений может быть вопрос о том, как бороться с выбросом. Должны ли они удалить их или исправить их? Прежде чем говорить об этом, рассмотрим несколько методов устранения выбросов.

Z-счет

В предыдущем разделе мы видели, как можно определить выброс с помощью Z-счет, но теперь мы хотим удалить или отфильтровать выбросы и получить чистые данные.Это можно сделать с помощью всего одного строкового кода, поскольку мы уже рассчитали Z-показатель.

 boston_df_o = boston_df_o [(z <3) .all (axis = 1)] 

Таким образом, вышеуказанный код удален на 90+ строк из набора данных, то есть были удалены выбросы.

IQR Score -

Точно так же, как Z-Score, мы можем использовать ранее рассчитанный IQR для фильтрации выбросов, сохраняя только действительные значения.

 boston_df_out = boston_df_o1 [~ ((boston_df_o1 <(Q1 - 1.5 * IQR)) | (boston_df_o1> (Q3 + 1.5 * IQR))). Any (axis = 1)] boston_df_out.shape 

Приведенный выше код удалит выбросы из набора данных.

Существует несколько способов обнаружения и устранения выбросов, но методы, которые мы использовали для этого упражнения, широко используются и просты для понимания.

Должен ли быть удален выброс или нет. Каждый аналитик данных / ученый данных может получить эти мысли один раз в каждой проблеме, над которой они работают. Я нашел несколько хороших объяснений -

https: // www.исследовательский портал

Чтобы суммировать их объяснения - неверные данные, неправильные расчеты, их можно идентифицировать как выбросы, и их следует отбросить, но в то же время вы можете захотеть исправить их тоже, поскольку они изменяют уровень данных i.е. означает, что вызывает проблемы при моделировании ваших данных. Для бывших 5 человек получают зарплату в 10, 20, 30, 40 и 50 тысяч, и вдруг один человек начинает получать зарплату в 100 тысяч. Рассмотрите эту ситуацию, так как вы являетесь работодателем, новое обновление зарплаты может показаться предвзятым, и вам может потребоваться увеличить зарплату другого сотрудника, чтобы сохранить баланс. Таким образом, может быть несколько причин, по которым вы хотите понять и исправить выбросы.

В этом упражнении мы видели, как на этапе анализа данных можно столкнуться с некоторыми необычными данными i.Выражение Мы узнали о методах, которые можно использовать для обнаружения и устранения этих выбросов. Но возник вопрос о том, можно ли убрать выбросы. Чтобы ответить на эти вопросы, мы нашли дальнейшие чтения (эти ссылки упоминаются в предыдущем разделе). Надеюсь, что этот пост помог читателям узнать Outliers.

Примечание- Для этого упражнения использовались следующие инструменты и библиотеки.

Framework - Jupyter Notebook, Language - Python, Библиотеки - библиотека sklearn, Numpy, Panda и Scipy, Plot Lib - Seaborn и Matplot.

1. Boston Dataset
2. Github Repo
3. KDNuggets выбросы
4. Обнаружение выбросов

.

архитектура | Определение, методы и теория

Архитектура , искусство и техника проектирования и строительства, в отличие от навыков, связанных со строительством. Архитектурная практика используется для выполнения как практических, так и выразительных требований, и, таким образом, она служит как утилитарным, так и эстетическим целям. Хотя эти два конца могут различаться, они не могут быть разделены, и относительный вес, даваемый каждому, может широко варьироваться. Поскольку каждое общество - будь то высокоразвитое или менее развитое, оседлое или кочевое - имеет пространственную связь с природным миром и другими обществами, создаваемые ими структуры многое раскрывают об окружающей среде (включая климат и погоду), истории, церемониях и художественном творчестве. чувствительность, а также многие аспекты повседневной жизни.

Foster and Partners: Великий суд Великий суд, разработанный Foster and Partners, 2000; в Британском музее, Лондон. © Ярно Гонсалес Зарраонандия / Shutterstock.com

Британика Викторина

Архитектура и строительные материалы: факт или вымысел?

Фанера изготовлена ​​из нескольких слоев дерева.

Характеристики, которые отличают произведение архитектуры от других построенных сооружений: (1) пригодность произведения для использования людьми в целом и его приспособляемость к конкретной деятельности человека, (2) стабильность и постоянство конструкции произведения и (3) передача опыта и идей через его форму. Все эти условия должны быть соблюдены в архитектуре. Второй является константой, в то время как первый и третий различаются по относительной важности в зависимости от социальной функции зданий.Если функция в основном утилитарная, как на фабрике, связь имеет меньшее значение. Если функция в основном выразительна, как в монументальной гробнице, полезность является второстепенной. В некоторых зданиях, таких как церкви и мэрии, полезность и связь могут иметь одинаковое значение.

В данной статье рассматриваются в первую очередь формы, элементы, методы и теории архитектуры. Для истории архитектуры в древности, см. разделы о древней Греции и Риме в западной архитектуре; а также анатолийское искусство и архитектура; Арабское искусство и архитектура; Египетское искусство и архитектура; Иранское искусство и архитектура; Месопотамское искусство и архитектура; и сиропо-палестинское искусство и архитектура.Для более поздних исторических и региональных трактовок архитектуры, см. Африканская архитектура; Китайская архитектура; Японская архитектура; Корейская архитектура; Океанское искусство и архитектура; Западная архитектура; Среднеазиатское искусство; Исламское искусство; Южноазиатское искусство; и искусство Юго-Восточной Азии. Для обсуждения места архитектуры и теории архитектуры в области искусства, см. Эстетика . Для связанных форм художественного выражения, см. город; дизайн интерьера; и городское планирование.

Использование

Типы архитектуры устанавливаются не архитекторами, а обществом в соответствии с потребностями различных его учреждений. Общество ставит цели и поручает архитектору находить способы их достижения. Этот раздел статьи посвящен архитектурной типологии, роли общества в определении видов архитектуры и планированию - роли архитектора в адаптации проектов к конкретным видам использования и к общим физическим потребностям людей.

Получите эксклюзивный доступ к контенту из нашего первого издания 1768 года с вашей подпиской. Подпишитесь сегодня ,