סיכום: ממיין זרעים
חלק מהיחידה למידה מונחית במסלול ה-Machine Learning של Coddy. שיעור 5 מתוך 58.
אתגר
קלזוכר את הזרעים שפתחו את הפרק הזה? עכשיו בנה את הממיין שלהם. seeds.csv מכיל 180 זרעי חיטה: ארבע מדידות, ששמותיהן מופיעים ב־features, ואת variety. קוד הפתיחה קורא זרע חדש לתוך הטבלה בת שורה אחת new_seed.
- חלק את הנתונים, רבע מהם לבדיקה עם
random_state=0, והדפס את הגדלים. - הדפס את הזן הנפוץ ביותר בנתוני האימון: התשובה של קו הבסיס.
- אמן מודל של k השכנים הקרובים על המדידות. הדפס את הדיוק שלו ואת קו הבסיס, בעיגול ל־3 ספרות עשרוניות.
- הדפס את הזן של הזרע החדש.
עבור זרעים של חווה אחרת:
Train: 120 seeds, test: 40
Most common in training: Rosa
Accuracy: 0.925 (baseline 0.4)
New seed: Canadianנסו בעצמכם
import pandas as pd
# 180 זרעי חיטה: ארבע מדידות והזן
seeds = pd.read_csv("seeds.csv")
features = ["area_mm2", "length_mm", "width_mm", "groove_mm"]
# זרע חדש מהמעבדה, כטבלה בעלת שורה אחת
new_seed = pd.DataFrame({
"area_mm2": [float(input())],
"length_mm": [float(input())],
"width_mm": [float(input())],
"groove_mm": [float(input())],
})
# כתבו את הקוד שלכם למטה
כל השיעורים ביחידה למידה מונחית
תרגלו בעצמכם: קומפיילר Python אונליין