Riepilogo: dataset Wine
Fa parte della sezione Dati e grafici del percorso Machine Learning di Coddy. Lezione 56 di 60.
Sfida
MedioUn laboratorio ha misurato 13 caratteristiche chimiche di vini provenienti da tre cultivar di uva. scikit-learn li fornisce tramite load_wine:
Prima di addestrare un modello, il laboratorio vuole conoscere tre dati. Il programma legge il nome di una caratteristica, come hue. Carica i vini con as_frame=True, dividili in X e y, poi stampa:
- La classe con il maggior numero di vini e quanti sono.
- La classe con la media più alta della caratteristica.
- Quanti vini di quella classe superano la media della caratteristica calcolata su tutti i vini.
Per l'input malic_acid:
Most wines: class_1 (71)
Highest malic_acid: class_2
class_2 wines above the average malic_acid: 41Provalo tu
from sklearn.datasets import load_wine
feature = input()
# Write your code below
Tutte le lezioni di Dati e grafici
4Modellare i dati
Rimodellare gli arrayUnire gli arrayNumeri casualiRipasso: simulazione del lancio dei dadi2Array NumPy
Creazione di arrayForma e dimensioneIntervalli di numeriIndicizzazione e slicingRiepilogo: griglia delle temperature5Grafici a linee e a dispersione
Etichette e titoliGrafici a dispersionePiù linee e legendeColori e marcatoriFigure e assiRiepilogo: passi settimanali8Filtraggio e ordinamento
Selezionare le righeFiltrare le righeOrdinare i valoriNuove colonneRiepilogo: i prodotti migliori11Dataset per il ML
Dataset integratiCaratteristiche ed etichetteEsplorare per classeRappresentare graficamente le classiRiepilogo: dataset Wine3Matematica con gli array
Operazioni matematiche su interi arrayStatistiche riassuntiveStatistiche per asseBroadcastingMaschere booleaneRiepilogo: voti d'esame6Grafici per i dati
Grafici a barreIstogrammiPiù grafici in unoImmagini come arrayRiepilogo: rapporto sulle precipitazioniEsercitati da solo: Compilatore Python online