Apa yang bisa kita pelajari dari melihat sekelompok angka?
Dalam Machine Learning dan matematika sering kali ada tiga nilai yang menarik minat kita:
- Mean – Nilai rata-rata
- Median – Nilai titik tengah
- Mode – Nilai paling umum
Contoh: Kita telah mendaftar kecepatan 13 mobil
kecepatan = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]
Berapa nilai kecepatan mean, median, atau mode?
Section Artikel [hide]
Mean
Nilai mean adalah nilai rata-rata.
Untuk menghitung mean, temukan jumlah semua nilai, dan bagi jumlahnya dengan jumlah nilai:
(99 + 86 + 87 + 88 + 111 + 86 + 103 + 87 + 94 + 78 + 77 + 85 + 86) / 13 = 89,77
Modul NumPy memiliki metode untuk ini.
Contoh:
Gunakan metode NumPy mean() untuk mencari kecepatan rata-rata
import numpy
speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]
x = numpy.mean(speed)
print(x)
Median
Nilai median adalah nilai di tengah, setelah Anda mengurutkan semua nilai:
77, 78, 85, 86, 86, 86, 87, 87, 88, 94, 99, 103, 111
Penting agar angka diurutkan sebelum menemukan mediannya.
Modul NumPy memiliki metode untuk ini:
Contoh:
Gunakan metode NumPy median() untuk menemukan nilai tengah
xxxxxxxxxx
import numpy
speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]
x = numpy.median(speed)
print(x)
Jika ada dua angka di tengah, bagi jumlah angka tersebut dengan dua.
77, 78, 85, 86, 86, 86, 87, 87, 94, 98, 99, 103
(86 + 87) / 2 = 86,5
Contoh:
Menggunakan modul NumPy
xxxxxxxxxx
import numpy
speed = [99,86,87,88,86,103,87,94,78,77,85,86]
x = numpy.median(speed)
print(x)
Mode
Nilai Mode adalah nilai yang paling sering muncul:
99, 86, 87, 88, 111, 86, 103, 87, 94, 78, 77, 85, 86 = 86
Modul SciPy memiliki metode untuk ini.
Contoh:
Gunakan metode SciPy mode() untuk menemukan angka yang paling sering muncul
xxxxxxxxxx
from scipy import stats
speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]
x = stats.mode(speed)
print(x)
#The mode() method returns a ModeResult object that contains the mode number (86), and count (how many times the mode number appeared (3)).
Ringkasan Bab
Mean, Median, dan Mode merupakan teknik yang sering digunakan dalam Machine Learning, jadi penting untuk memahami konsep di baliknya.