복습: 와인 데이터셋
Coddy Machine Learning 여정의 데이터와 시각화 섹션에 포함된 레슨. 60개 중 56번째.
챌린지
중급한 실험실에서 포도 품종 세 가지로 만든 와인의 화학적 특성 13가지를 측정했습니다. scikit-learn은 이 데이터를 load_wine으로 제공합니다:
모델을 학습하기 전에 실험실에서는 세 가지 정보를 알고 싶어 합니다. 프로그램은 hue와 같은 특성 이름을 입력받습니다. as_frame=True로 와인을 불러오고, X와 y로 나눈 다음, 다음을 출력하세요:
- 와인이 가장 많은 클래스와 그 개수.
- 해당 특성의 평균이 가장 높은 클래스.
- 모든 와인에서 계산한 특성 평균보다 높은, 해당 클래스의 와인 개수.
입력이 malic_acid인 경우:
Most wines: class_1 (71)
Highest malic_acid: class_2
class_2 wines above the average malic_acid: 41직접 해보기
from sklearn.datasets import load_wine
feature = input()
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