סיכום: מערך הנתונים Wine
חלק מהיחידה נתונים ותרשימים במסלול ה-Machine Learning של Coddy. שיעור 56 מתוך 60.
אתגר
בינונימעבדה מדדה 13 מאפיינים כימיים של יינות משלושה זני ענבים. scikit-learn מספק אותם באמצעות load_wine:
לפני אימון מודל, המעבדה רוצה לדעת שלושה דברים. התוכנית קוראת שם של מאפיין, כמו hue. טען את היינות באמצעות as_frame=True, פצל אותם ל־X ול־y, ואז הדפס:
- את המחלקה שיש בה הכי הרבה יינות, ואת מספרם.
- את המחלקה שבה הממוצע של המאפיין הוא הגבוה ביותר.
- כמה יינות מאותה מחלקה נמצאים מעל הממוצע של המאפיין בקרב כל היינות.
עבור הקלט malic_acid:
Most wines: class_1 (71)
Highest malic_acid: class_2
class_2 wines above the average malic_acid: 41נסו בעצמכם
from sklearn.datasets import load_wine
feature = input()
# כתבו את הקוד שלכם למטה
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