مراجعة: تذوّق الشاي

جزء من قسم التعلّم غير الخاضع للإشراف في رحلة Machine Learning على Coddy. الدرس 15 من 51.

التحدي

متوسط

تذوّق نادٍ للشاي 66 نوعًا من الشاي. يحتوي teas.csv على طريقة تحضير كل نوع، وثلاث درجات للنكهة، ونوعه المعروف. هل يمكن للأرقام وحدها تحديد الأنواع؟

قِس الميزات الخمس features واجمع أنواع الشاي في 3 مجموعات باستخدام خوارزمية k-means.
أنشئ ملفات تعريف للمجموعات بوحدات حقيقية، ورتّبها حسب درجة حرارة التحضير، وسمّها باستخدام names بهذا الترتيب، مثل زوّار مدينة الملاهي.
قارن النتائج بالأنواع المعروفة: اطبع حجم كل مجموعة، ودرجة الحرارة، ومدة النقع، وأكثر الأنواع شيوعًا فيها مع عدد مرات ظهوره.

لنادٍ آخر:

Delicate: 18 teas, 77°C for 2.5 min, mostly green (15)
Balanced: 25 teas, 87°C for 3.4 min, mostly oolong (20)
Bold: 23 teas, 96°C for 4.8 min, mostly black (22)

جرّب بنفسك

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans

# 66 نوعًا من الشاي تذوّقها نادٍ للشاي: طريقة تحضيرها، وثلاث درجات للنكهة من 1 إلى 10، ونوع كل منها
teas = pd.read_csv("teas.csv")
features = ["brew_temp_c", "steep_min", "bitterness", "floral", "malty"]

# أسماء المجموعات، مرتبةً من أدنى درجة حرارة للتحضير إلى أعلاها
names = ["Delicate", "Balanced", "Bold"]

# اكتب الكود الخاص بك أدناه