Wbudowane zbiory danych
Część sekcji Dane i wykresy ścieżki Machine Learning w Coddy. Lekcja 52 z 60.
Wkrótce będziesz trenować modele, a ten rozdział przygotuje ich dane. scikit-learn, biblioteka ML, zawiera klasyczne zbiory danych, takie jak te kwiaty irysa:
Jedna linia je ładuje. from ... import pobiera pojedynczą funkcję z modułu, więc wywołujesz ją, używając samej nazwy:
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris(as_frame=True)
print(iris.frame.shape)
print(iris.target_names)To wyświetla:
(150, 5)
['setosa' 'versicolor' 'virginica']as_frame=True prosi o użycie pandas, więc iris.frame jest obiektem DataFrame, a iris.feature_names zawiera nazwy jego pomiarów. target zawiera liczby, których potrzebują modele: iris.target_names[2] podaje nazwę klasy 2.
Wyzwanie
ŚredniLekarze zmierzyli komórki w próbkach tkanki piersi i oznaczyli każdą z nich jako złośliwą lub łagodną. scikit-learn udostępnia je jako load_breast_cancer.
Program odczytuje n, pozycję cechy w feature_names.
- Wczytaj zbiór danych z
as_frame=True. - Wypisz liczbę próbek (wierszy ramki danych) i cech oraz nazwy klas.
- Wypisz nazwę cechy
ni jej średnią zaokrągloną do 2 miejsc po przecinku.
Dla wejścia 3:
Samples: 569
Features: 30
Classes: ['malignant' 'benign']
mean area: 654.89Spróbuj swoich sił
n = int(input())
# Napisz swój kod poniżej
Sprawdź sięTa lekcja zawiera krótki quiz. Zacznij lekcję, żeby na niego odpowiedzieć i śledzić swoje postępy.
Wszystkie lekcje w sekcji Dane i wykresy
4Przekształcanie danych
Zmiana kształtu tablicŁączenie tablicLiczby losowePodsumowanie: symulacja rzutu kostką2Tablice NumPy
Tworzenie tablicKształt i rozmiarZakresy liczbIndeksowanie i wycinaniePodsumowanie: siatka temperatur5Wykresy liniowe i punktowe
Etykiety i tytułyWykresy punktoweWiele linii i legendyKolory i znacznikiRysunki i osiePodsumowanie: tygodniowa liczba kroków8Filtrowanie i sortowanie
Wybieranie wierszyFiltrowanie wierszySortowanie wartościNowe kolumnyPodsumowanie: najlepsze produkty11Zbiory danych dla ML
Wbudowane zbiory danychCechy i etykietyAnaliza według klasWizualizacja klasPodsumowanie: zbiór danych Wine3Operacje matematyczne na tablicach
Operacje matematyczne na całych tablicachStatystyki podsumowująceStatystyki według osiRozgłaszanieMaski logicznePodsumowanie: wyniki egzaminów6Wykresy danych
Wykresy słupkoweHistogramyKilka wykresów na jednymObrazy jako tablicePodsumowanie: raport o opadach9Grupowanie i czyszczenie
Zliczanie wartościGrupowanie danychKilka podsumowańBrakujące wartościPowtórka: wyniki ankietyPoćwicz samodzielnie: Kompilator Python online