Trực quan hóa kết quả mô phỏng

Mô phỏng Monte Carlo với Python

Izzy Weber

Curriculum Manager, DataCamp

Trả lời câu hỏi bằng mô phỏng Monte Carlo

Sự khác biệt trong giá trị y dự đoán giữa tứ phân vị 4 so với tứ phân vị 1 của từng biến dự báo là bao nhiêu?

Mô phỏng Monte Carlo với Python

Bắt đầu từ kết quả mô phỏng

df_summary.head()

|   | age       | bmi       | bp         | tc         | ldl        | hdl       | tch      | ltg      | glu        | predicted_y |
|---|-----------|-----------|------------|------------|------------|-----------|----------|----------|------------|-------------|
| 0 | 54.491842 | 32.512362 | 82.131464  | 203.075420 | 114.043050 | 44.820017 | 5.137683 | 5.254633 | 100.815909 | 209.297688  |
| 1 | 66.380490 | 29.380708 | 98.810054  | 136.474760 | 68.457982  | 51.691298 | 3.455412 | 4.572478 | 96.117969  | 177.081339  |
| 2 | 59.003285 | 27.015225 | 92.195168  | 242.796424 | 126.541644 | 86.050629 | 2.423928 | 4.640063 | 87.485747  | 123.192425  |
| 3 | 34.803821 | 20.961365 | 86.852597  | 168.762268 | 110.113823 | 53.158621 | 3.925988 | 4.080205 | 79.187999  | 84.284908   |
| 4 | 56.732615 | 32.682115 | 118.384860 | 226.152964 | 136.838283 | 46.467736 | 4.376397 | 5.374001 | 104.184429 | 244.900141  |
Mô phỏng Monte Carlo với Python

Trả lời câu hỏi của chúng ta

dic_diffs = {}
for var in ["age", "bmi", "bp", "tc", "ldl", "hdl", "tch", "ltg", "glu"]:
    var_q25 = np.quantile(df_summary[var], 0.25)
    var_q75 = np.quantile(df_summary[var], 0.75)

    q75_outcome = np.mean(df_summary[(df_summary[var] > var_q75)]["predicted_y"])
    q25_outcome = np.mean(df_summary[(df_summary[var] < var_q25)]["predicted_y"])
    y_diff = q75_outcome - q25_outcome

    dic_diffs[var] = [y_diff]

df_diffs = pd.DataFrame.from_dict(dic_diffs)
df_diffs.head()

      age      bmi      bp      tc     ldl     hdl     tch      ltg     glu
0  36.721  114.462  87.101  42.625  35.413 -77.653  82.835  105.611  74.744
Mô phỏng Monte Carlo với Python

Mô phỏng 1.000 lần

df_diffs.head()

       age      bmi      bp      tc     ldl     hdl     tch      ltg     glu
0   30.045  108.973  81.107  36.728  31.060 -75.885  79.829  101.231  67.215
1   36.860  112.486  86.164  39.596  33.970 -71.609  77.367  100.964  72.301
2   30.387  110.651  79.972  44.655  39.583 -74.377  82.354  103.808  71.804
3   35.047  113.609  83.241  34.706  23.764 -75.798  83.070  102.119  75.230
4   31.050  109.022  81.727  41.590  31.136 -73.955  80.866  101.668  74.225
  • DataFrame này có 1.000 hàng: mỗi hàng là chênh lệch trung bình từ từng lần mô phỏng trong 1.000 lần
Mô phỏng Monte Carlo với Python

Pairplot

sns.pairplot(df_diffs)

Biểu đồ cặp của df_diffs

Mô phỏng Monte Carlo với Python

Pairplot

sns.pairplot(df_diffs)

biểu đồ cặp với hdl được tô sáng

Mô phỏng Monte Carlo với Python

Clustermap

sns.clustermap(df_diffs.corr())

bản đồ cụm của ma trận tương quan df_diffs

Mô phỏng Monte Carlo với Python

Chuyển sang định dạng dài

  • DataFrame ở định dạng dài thường có hai cột: tên biến và giá trị tương ứng
df_diffs_long=df_diffs.melt(value_name="y_diff", 
                            value_vars=["age", "bmi", "bp", "tc", "ldl", "hdl",
                                         "tch", "ltg", "glu"])
df_diffs_long.head()

    variable        y_diff
0   age             30.045
1   age             36.860
2   age             30.387
3   age             35.047
4   age             31.050
Mô phỏng Monte Carlo với Python

Boxplot

sns.boxplot(x="variable", y="y_diff", data=df_diffs_long)

biểu đồ hộp của df_diffs_long

Mô phỏng Monte Carlo với Python

Ayo berlatih!

Mô phỏng Monte Carlo với Python

Preparing Video For Download...