Repaso: clasificador de semillas
Parte de la sección Aprendizaje supervisado del Journey de Machine Learning de Coddy. Lección 5 de 58.
Desafío
Fácil¿Recuerdas las semillas con las que empezó este capítulo? Ahora crea su clasificador. seeds.csv contiene 180 semillas de trigo: cuatro mediciones, cuyos nombres están en features, y la variety. El código inicial lee una semilla nueva en la tabla de una fila new_seed.
- Divide los datos, reserva un cuarto para las pruebas con
random_state=0e imprime los tamaños. - Imprime la variedad más común en los datos de entrenamiento: la respuesta de referencia.
- Ajusta un modelo de k vecinos más cercanos con las mediciones. Imprime su precisión y la de referencia, redondeadas a 3 decimales.
- Imprime la variedad de la semilla nueva.
Para las semillas de otra granja:
Train: 120 seeds, test: 40
Most common in training: Rosa
Accuracy: 0.925 (baseline 0.4)
New seed: CanadianPruébalo tú mismo
import pandas as pd
# 180 semillas de trigo: cuatro medidas y la variedad
seeds = pd.read_csv("seeds.csv")
features = ["area_mm2", "length_mm", "width_mm", "groove_mm"]
# Una nueva semilla del laboratorio, en una tabla de una sola fila
new_seed = pd.DataFrame({
"area_mm2": [float(input())],
"length_mm": [float(input())],
"width_mm": [float(input())],
"groove_mm": [float(input())],
})
# Escribe tu código a continuación
Todas las lecciones de Aprendizaje supervisado
1Tu primer modelo
Aprender de ejemplosConjuntos de entrenamiento y pruebaAjustar y predecirEvaluar un modeloRepaso: clasificador de semillas4Regresión logística
Predicciones de sí o noEl umbral de decisiónLos pesos como evidenciaVarias clasesRepaso: filtro de spam2Vecinos más cercanos
Cómo decide k-NNCómo elegir kFronteras de decisiónEscalado para los vecinosRepaso: vecinos del vino5Medición de clasificadores
La matriz de confusiónPrecisión y exhaustividadLa puntuación F1Clases desequilibradasCurvas ROCRepaso: prueba de detección8Validación cruzada
Validación K-FoldComparación justa de modelosBúsqueda en cuadrículaRepaso: reparaciones de monopatines11Proyecto: especies de pingüinos
Conoce a los pingüinosPrepara los datosElige un modeloAjusta el modelo ganadorPublica el modelo3Regresión lineal
Predicción de númerosVarias característicasMedición de erroresGráficos de residuosRepaso: alquiler de bicicletas6Árboles de decisión
Los árboles hacen preguntasLeer un árbolProfundidad del árbolImportancia de las característicasRepaso: decisiones de préstamosPractica por tu cuenta: Compilador de Python online