Menjelajahi berdasarkan Kelas

Termasuk bagian Data dan Plot dalam perjalanan Machine Learning di Coddy. Pelajaran 54 dari 60.

Pengukuran mana yang bisa menunjukkan suatu spesies? Susun setiap bunga dalam satu baris berdasarkan panjang kelopaknya, satu baris untuk setiap spesies:

Bunga Iris disusun berdasarkan panjang kelopak, satu baris untuk setiap spesies: setosa mengelompok di sekitar 1.5 cm, versicolor di sekitar 4.3 cm dan virginica di sekitar 5.6 cm, rata-rata setiap kelas ditandai dengan garis hitam

groupby pada label menghitung rata-rata tersebut:

df = iris.frame
means = df.groupby("target")["petal length (cm)"].mean()
print(means)

Ini mencetak:

target
0    1.462
1    4.260
2    5.552
Name: petal length (cm), dtype: float64

Class-class tersebut berada berjauhan, sehingga panjang kelopak memisahkan class-class itu: model akan mengandalkannya.

Rasio menunjukkan seberapa jauh: means[2] / means[1] nilainya sekitar 1.3. Semakin jauh dari 1, semakin baik fitur tersebut membedakan kedua class itu.

Tantangan

Sedang

Pengukuran sel mana yang menunjukkan bahwa sampel bersifat ganas? Dalam load_breast_cancer, class 0 bersifat ganas dan class 1 bersifat jinak. Kode awal membaca beberapa nama fitur ke dalam features.

Untuk setiap fitur, cetak rata-rata ganas dibagi rata-rata jinak, dibulatkan menjadi 2 desimal dengan round.
Setelah perulangan, sebutkan fitur dengan rasio terbesar.

Untuk fitur worst radius dan worst texture:

worst radius: malignant is 1.58 times benign
worst texture: malignant is 1.25 times benign
Best separator: worst radius

Coba sendiri

from sklearn.datasets import load_breast_cancer

cancer = load_breast_cancer(as_frame=True)

# Fitur yang akan dibandingkan
n = int(input())
features = []
for i in range(n):
    features.append(input())

# Tulis kodemu di bawah ini