מערכי נתונים מובנים
חלק מהיחידה נתונים ותרשימים במסלול ה-Machine Learning של Coddy. שיעור 52 מתוך 60.
בקרוב תאמן מודלים, והפרק הזה מכין את הנתונים שלהם. scikit-learn, ספריית ה-ML, מגיעה עם מערכי נתונים קלאסיים, כמו פרחי האיריס האלה:
שורה אחת טוענת אותם. from ... import מייבאת פונקציה יחידה ממודול, ולכן קוראים לה בשמה בלבד:
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris(as_frame=True)
print(iris.frame.shape)
print(iris.target_names)זה מדפיס:
(150, 5)
['setosa' 'versicolor' 'virginica']as_frame=True מבקש להשתמש ב-pandas, ולכן iris.frame הוא DataFrame ו-iris.feature_names מפרט את המדידות שלו. target מכיל מספרים, שמודלים זקוקים להם: iris.target_names[2] מציין את השם של מחלקה 2.
אתגר
בינונירופאים מדדו תאים בדגימות של רקמת שד וסיווגו כל אחד מהם כממאיר או שפיר. scikit-learn מספק אותם באמצעות load_breast_cancer.
התוכנית קוראת את n, המיקום של תכונה ב-feature_names.
- טענו את מערך הנתונים עם
as_frame=True. - הדפיסו כמה דגימות (שורות של המסגרת) ותכונות יש בו, ואת שמות המחלקות שלו.
- הדפיסו את שם התכונה
nואת הממוצע שלה, מעוגל ל-2 ספרות אחרי הנקודה העשרונית.
עבור הקלט 3:
Samples: 569
Features: 30
Classes: ['malignant' 'benign']
mean area: 654.89נסו בעצמכם
n = int(input())
# כתבו את הקוד שלכם למטה
בחנו את עצמכםהשיעור הזה כולל חידון קצר. התחילו את השיעור כדי לענות עליו ולעקוב אחרי ההתקדמות.
כל השיעורים ביחידה נתונים ותרשימים
10הצגת נתונים של DataFrame בגרפים
הצגת DataFrame בגרףתרשים פיזור מעמודותצבע אחד לכל קבוצההיסטוגרמה של עמודהסיכום: מכירות בית הקפה5תרשימי קווים ופיזור
תוויות וכותרותתרשימי פיזורכמה קווים ומקראצבעים וסמניםאיורים וציריםסיכום: צעדים שבועיים11מערכי נתונים ללמידת מכונה (ML)
מערכי נתונים מובניםתכונות ותוויותחקירה לפי מחלקההצגת המחלקות בגרףסיכום: מערך הנתונים Wineתרגלו בעצמכם: קומפיילר Python אונליין