在下面的示例中，兩個分類值的頻率取在一起，即“默認”和“外殼”-pd.crosstab(bd['default'],bd['housing'])住房 否 是違約no 19701 24695是 380 435在上面的頻率表中，我們觀察到有24695個觀測值，其中“外殼”的值為“是”，“默認”為“否”。這是人口的很大一部分。在大約 435 個觀測值中，有一小部分，其中住房為“是”，默認值也為“是”。在默認值為“是”的觀測值中，“住房”為“是”，對于較高的觀測值，即435，而住房為“否”（即380）。所以我在一個例子中發現了上面的解釋，但我無法正確理解表格，他們是否還說有19701年對價值為“否”的住房的觀察有人可以用簡單的話或其他解釋向我簡要介紹一下上面的觀察結果嗎？