Cechy i etykiety

Część sekcji Dane i wykresy ścieżki Machine Learning w Coddy. Lekcja 53 z 60.

Model uczy się na podstawie danych wejściowych, aby udzielać odpowiedzi, więc przekazujesz mu dwie rzeczy: X, czyli cechy, oraz y, czyli etykiety, po jednej dla każdej próbki:

Sześć wierszy danych irysów podzielonych na dwie części: X — siatka czterech pomiarów w każdym wierszu, w jasnoniebieskim kolorze, a obok y — jedna etykieta w każdym wierszu (0, 0, 1, 1, 2, 2), w ciemniejszym niebieskim kolorze

Zbiór danych wczytany z as_frame=True ma gotowe oba elementy:

iris = load_iris(as_frame=True)
X = iris.data
y = iris.target
print(X.shape, y.shape)

To wyświetla:

(150, 4) (150,)

Wiersz i z X to jeden kwiat, a y[i] określa jego gatunek. Etykieta pozostaje poza X: model, który może odczytać odpowiedź, niczego się nie nauczy.

Następnie policz klasy za pomocą y.value_counts(): w zbiorze iris jest po 50 przykładów każdej klasy, więc dane są zrównoważone.

Wyzwanie

Średni

Ręcznie zapisane cyfry ze scikit-learn to obrazki o wymiarach 8 na 8, z których każdy jest zapisany jako 64 liczby pikseli (jego cechy) i oznaczony cyfrą, którą przedstawia:

Dziesięć ręcznie zapisanych cyfr z load_digits, od 0 do 9 w dwóch rzędach po pięć, każda jako kanciasty obrazek o wymiarach 8 na 8, wykonany ciemnym tuszem na białym tle

Podział przygotowany przez członka zespołu wypisuje X: (1797, 65): jego X nadal zawiera odpowiedzi.

Popraw X, aby zawierało tylko 64 cechy pikseli.
Poniżej gotowych wierszy wypisz, ile próbek przedstawia cyfrę d odczytaną przez program.

Dla danych wejściowych 3:

X: (1797, 64)
y: (1797,)
Samples of digit 3: 183

Spróbuj swoich sił

from sklearn.datasets import load_digits

digits = load_digits(as_frame=True)
d = int(input())

# Cechy i etykiety
X = digits.frame
y = digits.target

# Nie zmieniaj poniższych wierszy
print(f"X: {X.shape}")
print(f"y: {y.shape}")

# Napisz swój kod poniżej