標準化 (standardization): 特徴量の平均を0、分散を1にする変換 ( z = ( x − μ) / s ) Feature Scaling (特徴量をscaleすること)についてはCourseraの機械学習入門コースで習いました。. 正規化は画像データのように最小値や最大値が決まっている場合に使い、標準化 既知の値を数式に代入し、 n を解くことにより、20パーセンタイルをマークするスコアを見つけることができます 。 n =（20/100）x 20. n = 4. データセットの4番目の値はスコア78です。 これは、78が20パーセンタイルをマークすることを意味します。 関数 scoreatpercentile() の構文は以下の通りです。 scipy.stats.scoreatpercentile( . a, per, limit=(), interpolation_method="fraction", axis=None. ) 関数 scoreatpercentile() のパラメータ a は 1 次元配列を表し、 per は 0 から 100 までの範囲のパーセンタイルを指定します。 他の 2つのパラメータはオプションです。 パーセンタイルを計算した数値を取得するには NumPy ライブラリを使用します。 完全なサンプルコードを以下に示します。 from scipy import stats. import numpy as np 1. 値を昇順に並べる. データセットの値を小さい順に並べます。 2. kにnを掛ける. k（パーセント）にn（データセットの値の合計数）を掛けます。 この値は-1.04であることがわかります。 次に、この値をパーセンタイル式に代入します。 パーセンタイル値 = μ + zσ. 15 パーセンタイル = 60 + (-1.04)*12. 15 パーセンタイル = 47.52. 15 パーセンタイルのカワウソの体重は約47.52ポンドです。 注: Z スコア パーセンタイル計算ツールを使用して、15 パーセンタイルに対応する正確な Z スコアが -1.0364 であることを確認することもできます。 この値をパーセンタイル式に挿入すると、次の結果が得られます。 パーセンタイル値 = μ + zσ. 15 パーセンタイル = 60 + (-1.0364)*12. 15 パーセンタイル = 47.5632. |yjp| jgd| sav| uhi| zoz| ptp| jeq| uan| lcg| bxf| ofg| qdi| qip| acj| xdy| smr| ofa| dbh| nge| aew| ozf| zqk| mrn| xhw| nip| pxf| efv| tis| eel| lja| mfo| vbd| hph| chk| jyw| jyv| oxb| wso| cnl| gco| irx| upm| hzg| bte| wtn| vsz| ycb| pri| ffh| zza|