AI histogramında tam sınırdaki kayıt hangi sütuna girmeli?

On dakikalık kayıt iki sütuna birden girmemeli

Çalışma sürelerinizi yapay zekâya verip bir dağılım tablosu istediniz. İlk sütun 0–10, ikinci sütun 10–20 dakika diye adlandırılmış. Tam on dakikalık iki kayıt hangi sütuna girecek? Her iki sınırı da dahil sayarsanız iki kez, ikisini de dışlarsanız hiç sayılmayabilirler. Histogram hazırlamadan önce sütun adlarını karşılaştırılabilir aralık kurallarına çevirmek gerekir; çizim doğru görünse bile sayım kapsamı bozulabilir.

Bu alıştırmada yedi ayrı oturum kimliği var. Sürelerin hepsi aynı dakika biriminde ve sonlu sayıdır. Sırasıyla 0, 5, 10, 10, 20, 30 ve 31 dakika kaydedilmiş. Eşit süreli iki oturum farklı kimlikler taşır; yinelenen veri sayılıp silinmez. İstenen histogram 0 ile 30 arasını kapsar. Otuz bir dakikalık kayıt için kapsam dışı sayımı ayrıca tutulur.

Aralığın açık ve kapalı ucunu yazın

NumPy histogram belgesi, son aralık hariç kutuların sol sınırı dahil, sağ sınırı hariç olmasını tanımlar; son kutunun sağ sınırı da dahildir. Burada aynı sözleşmeyi açıkça seçiyoruz: [0,10), [10,20), [20,30]. Köşeli parantez dahil, yuvarlak parantez hariç anlamına gelir. Başka bir aracın farklı sınır kuralı olabilir; bu örneğin davranışını bütün histogram yazılımlarının değişmez standardı diye sunmayın.Kaynak: NumPy — histogram

O3 ve O4 ikinci kutuya girer; ilk kutunun sağ ucu açık olduğu için on değeri orada sayılmaz. Yirmi üçüncü kutuya, otuz ise son kutunun kapalı sağ ucuna girer. Bu örnekte sıfır dakika geçerli bir gözlemdir; eksik kayıt yerine yazılmış bir dolgu değildir. Kaynakta boş hücre olsaydı onu sıfır kutusuna eklemek yerine ayrı veri eksikliği kararı vermek gerekirdi.

Sütun toplamını kaynakla kapatın

Histogramdaki kayıtlar: 2+2+2=6.
Kapsam dışı: 1. Genel kontrol: 6+1=7.
Her kimlik tam bir atama taşır.
Grafik sütunlarının yüksekliği kayıt sayısıdır; olasılık yoğunluğu değildir.

Altı değer için yüzde gösterecekseniz paydanızı da yazın. Histogram kapsamı içindeki her kutu 2/6, yani yaklaşık yüzde 33,33 taşır. Bütün yedi oturum üzerinden bakıldığında her kutu 2/7, yaklaşık yüzde 28,57’dir ve dış kapsam 1/7’dir. Bunlar aynı sorunun iki rastgele cevabı değildir; farklı kapsamların oranlarıdır. Grafiğin altındaki kısa notta hangi paydanın seçildiğini görünür bırakın.

Bu yazıda yoğunluk hesabı yapmıyoruz. Sayı frekansı ile yoğunluk özellikle farklı genişlikte kutular kullanıldığında ayrılır. AI çizim önerisinde eksene yalnız “oran” yazarsa sayının hangi ölçü olduğunu sorun. Üç kutunun ikişer kayıt taşıması, ileride kutu genişlikleri değiştirildiğinde sütun yüksekliklerinin aynı yorumlanabileceği anlamına gelmez. Önce basit sayım ve kapsam kontrolünü tamamlamak daha açık bir başlangıç sağlar.

Her iki ucu dahil sayan öneriyi sınayın

Kusurlu bir yöntem bütün kutuları kapalı alıyor: [0,10], [10,20], [20,30]. İlk kutuda 0,5,10,10 ile dört kayıt; ikincide 10,10,20 ile üç kayıt; üçüncüde 20,30 ile iki kayıt bulunur. Sütun toplamı dokuz olur. Otuz bir dışarıda kaldığı halde toplamın kaynak sayısından büyük olması, sınırdaki üyeliklerin çoğaldığını gösterir.

Kapalı bütün kutularda frekanslar 4/3/2, toplam 9.
O3 ve O4 hem ilk hem ikinci kutuda; O5 hem ikinci hem üçüncü kutuda.
Fazladan üç üyelik vardır. Kimlik sayısı değişmemiştir; atama sayısı artmıştır.

Bu hatayı sayımlardan keyfi birer düşerek düzeltmeyin. Önce aralık sözleşmesini değiştirin ve bütün kimlikleri yeniden atayın. Başka verilerde sınır üzerinde hiç kayıt bulunmazsa kapalı kutu hatası görünmeyebilir. Dolayısıyla test kümesinde alt sınır, ortak sınır, son sınır ve kapsam dışı bir gözlem bulunması önemlidir. Bu yedi kayıt, özellikle bu farklı durumları göstermek için hazırlanmıştır.

Grafikten önce atama tablosu isteyin

O1…O7 süreleri 0,5,10,10,20,30,31 dakika. Her O ayrı oturum. Kutular [0,10),[10,20),[20,30]; son sağ sınır dahil, diğer sağ sınırlar hariç. Önce her kimliği tek kutu veya kapsam dışına ata. Sonra frekansları topla ve dahil+dışarıda=7 kontrolünü ver. Eşit süreli kayıtları silme. Bütün kutuları kapalı alan kusurlu sayımı ayrıca göster. Grafik çizildiğini veya gerçek çalışma performansı ölçüldüğünü söyleme.

AI’ın ürettiği grafiği daha sonra incelerken tabloyla eşleşme arayın: kutu etiketleri aynı mı, yükseklikler 2/2/2 mi, dış kapsam notu var mı? Yalnız toplam kontrolü yetmez; iki kutunun sayıları yer değiştirirse toplam aynı kalabilir. Bu nedenle kimlik bazlı atama tablosu, grafik öncesinde korunacak küçük bir kanıt olarak işe yarar. Her düzeltmenin hangi kaydı etkilediği bu tablodan izlenebilir.

• Sınırlar kesin artan sırada mı?
• Her kayıt yalnız bir duruma atanmış mı?
• Son sağ uç için ayrı kural uygulanmış mı?
• Kapsam dışı kayıtlar raporda görünür mü?

Son kutuyu açarsanız ne değişir?

Aynı yedi kaydı koruyun, yalnız son kutuyu [20,30) yapın. Yeni frekansları ve kapsam dışı kimlikleri bulun. Ardından bağımsız bir değişiklik olarak son sınırı 31’e çıkarıp [20,31] kullanın. O6 ve O7’nin durumlarını iki senaryoda ayrı izleyin. Son sınır değişince eski histogramın sayılarını yalnız başlığı değiştirerek kullanamayacağınızı açıklayın.

Son kutu [20,30) ise frekanslar 2/2/1, kapsam dışı O6/O7; 5+2=7. Son kutu [20,31] ise 2/2/3 ve kapsam dışı yok; 7+0=7. O6=30 ilk değişiklikte çıkar, O7=31 genişletilmiş kapalı kutuda içeri girer.

Bir histogramın tesliminde yalnız sütun resmi bulunması gerekmez. Aralık sözleşmesi, frekans tablosu ve dış kapsam sayısı birlikte durduğunda grafiği başka araçta yeniden kurabilirsiniz. Yapay zekâdan alınan dağılımın güvenilirliği, sınırdaki her kaydın nereye gittiğini açıklayabilmesiyle daha kolay denetlenir.