Берем всех кто не платил. Смотрим какое кол-во из них весит более 80 кг. Допустим это 50% (у нас примерно так и есть судя по гистограмме)
Берем всех кто платил. Смотрим какое кол-во из них весит более 80 кг. Получается около 70%.
Итого у нас 50% людей с весом более 80 кг среди не платящих и 70% среди платящих. Вывод — люди с весом > 80кг платят охотнее.
Не прозрачнее ли взять просто всех и разделить сначала по весу? Получится, пусть, две группы — до 80 и более 80 (что, на мой взгляд, само по себе не показатель, нужно ещё учитывать рост и возраст). После этого посчитать сколько в каждой группе плативших/неплативших. Или здесь «от перемены мест слагаемых сумма не меняется»?
Помню что была magnet ссылка. Где уже не помню, да и удалили уже скорее всего. Они сейчас пытаются быстро прикрывать места распространения. Нашел через гугл.
Присмотритесь повнимательнее. В правой части положение столбиков совпадает, а в левой они съехали на полстолбика. Предполагаю что ошибка в коде построения гистограммы.
Попробовал только что, принципиально разницы нет. По весу та же тенденция тяжелые женщины платят охотнее)
По возрасту — тоже аналогично. Женщин вообще около 12%, они не сильно влияют на общую картину.
Выложил дамп DataFrame для желающих поиграться самостоятельно.
Не, я имел ввиду что женщины обычно легче и меньше ростом. И я предположил что женщины будут платить менее охотно, ибо соотношение мужчин и женщин на этом ресурсе 1:10
Честно говоря не особо сравнивал с другими вариантами.
Как-то сразу начал использовать joblib после прочтения scikit-learn.org/stable/modules/model_persistence.html
Недавно попробовал pickle — в несколько раз дольше, объем также вырос в несколько раз.
Кстати, про joblib.dump: никто случайно не сталкивался с проблемой в ipython notebook?
Сохраняю tuple (X1,y1,X2,y2) с помощью joblib.dumb из одного ноутбука. Читаю из следующего — X1 и X2 пустые.
Без ipython notebook всё ОК.
Зaчем мне AshleyMadison, если я не курю?