Rückblick: Weindatensatz
Teil des Abschnitts Daten und Diagramme der Machine Learning-Journey von Coddy. Lektion 56 von 60.
Aufgabe
MittelEin Labor hat 13 chemische Merkmale von Weinen aus drei Rebsorten gemessen. scikit-learn stellt sie über load_wine bereit:
Bevor ein Modell trainiert wird, möchte das Labor drei Fakten wissen. Das Programm liest einen Merkmalsnamen ein, zum Beispiel hue. Lade die Weine mit as_frame=True, teile sie in X und y auf und gib dann Folgendes aus:
- Die Klasse mit den meisten Weinen und deren Anzahl.
- Die Klasse mit dem höchsten Mittelwert des Merkmals.
- Wie viele Weine dieser Klasse über dem Mittelwert des Merkmals aller Weine liegen.
Für die Eingabe malic_acid:
Most wines: class_1 (71)
Highest malic_acid: class_2
class_2 wines above the average malic_acid: 41Probier es selbst
from sklearn.datasets import load_wine
feature = input()
# Schreibe deinen Code unten
Alle Lektionen in Daten und Diagramme
2NumPy-Arrays
Arrays erstellenForm und GrößeZahlenbereicheIndizieren und SlicingRückblick: Temperaturgitter5Linien- und Streudiagramme
Beschriftungen und TitelStreudiagrammeMehrere Linien und LegendenFarben und MarkerAbbildungen und AchsenRückblick: Wöchentliche Schritte8Filtern und Sortieren
Zeilen auswählenZeilen filternWerte sortierenNeue SpaltenRückblick: Top-Produkte11Datensätze für ML
Integrierte DatensätzeMerkmale und LabelsUntersuchen nach KlassenKlassen darstellenRückblick: Weindatensatz3Rechnen mit Arrays
Rechnen mit ganzen ArraysZusammenfassende StatistikenStatistiken nach AchsenBroadcastingBoolesche MaskenRückblick: Prüfungsergebnisse6Diagramme für Daten
BalkendiagrammeHistogrammeMehrere Diagramme in einemBilder als ArraysRückblick: Niederschlagsbericht9Gruppieren und Bereinigen
Werte zählenDaten gruppierenMehrere ZusammenfassungenFehlende WerteRückblick: Umfrageergebnisse12Abschließende Herausforderungen
VerkaufsberichtSensormesswerteZiffern auf einen BlickPinguin-EntdeckerÜbe selbstständig: Online-Python-Compiler