סיכום: מודעות רכב

חלק מהיחידה סטטיסטיקה ללמידת מכונה במסלול ה-Machine Learning של Coddy. שיעור 55 מתוך 64.

אתגר

בינוני

אתר למכירת מכוניות משומשות מכין מודעות עבור מודל תמחור. בקובץ listings.csv יש fuel,‏ condition (fair,‏ good,‏ excellent),‏ km ו־price. התוכנית קוראת ערך של fuel.

הוסיפו condition_score:‏ fair מקבל 1,‏ good מקבל 2,‏ excellent מקבל 3.
הוסיפו mileage:‏ low עד 50000 ק"מ,‏ mid עד 120000,‏ high עד 300000.
קודדו את fuel בקידוד one-hot בתוך cars (dtype=int).
הדפיסו את הצורה, את מספר המכוניות בכל טווח נסועה, ואת מספר המכוניות עם ערך הדלק שנקרא, המחיר הממוצע ומצב הרכב הממוצע (2 ספרות אחרי הנקודה העשרונית).

חמש מודעות אחרות הופכות לטבלה הזאת:

חמש מודעות אחרות: 4 העמודות fuel, condition, km ו־price הופכות ל־8 עמודות. condition,‏ km ו־price נשארות; condition יוצרת את condition_score,‏ km יוצרת את mileage, ו־fuel הופכת ל־fuel_diesel,‏ fuel_hybrid ו־fuel_petrol

עם הקלט hybrid, יודפס:

Shape: (5, 8)
mileage
low     1
mid     3
high    1
Name: count, dtype: int64
hybrid listings: 3
Mean price: 10500.0
Mean condition: 2.0

נסו בעצמכם

import pandas as pd

cars = pd.read_csv("listings.csv")
fuel = input()

# כתבו את הקוד שלכם למטה

כל השיעורים ביחידה סטטיסטיקה ללמידת מכונה

תרגלו בעצמכם: קומפיילר Python אונליין