Menu
CoddyTech

Wszystkie cechy naraz

Część sekcji Statystyka w uczeniu maszynowym ścieżki Machine Learning w Coddy. Lekcja 57 z 64.

Trzydzieści cech wymaga trzydziestu histogramów. Łatwiej je odczytać w postaci jednej siatki małych wykresów, tak jak te cztery cechy irysa:

Cztery małe histogramy w siatce 2 na 2, po jednym dla każdej cechy irysa: dwa histogramy działek kielicha mają pojedyncze wzniesienie, a dwa histogramy płatków dzielą się na mały blok po lewej i szerokie wzniesienie po prawej

Pętla wypełnia siatkę wykresów: wykres i przedstawia cechę i:

names = iris.feature_names
fig, axs = plt.subplots(2, 2)
for i in range(4):
    ax = axs.flat[i]
    ax.hist(iris.frame[names[i]], bins=15)
    ax.set_title(names[i])
fig.tight_layout()
plt.show()

plt.subplots(2, 2) tworzy tabelę wykresów, a axs.flat układa je w wierszach:

Siatka 2 wierszy i 3 kolumn, której komórki są ponumerowane od axs.flat 0 do 5, najpierw wzdłuż wiersza 0, a następnie wiersza 1; poniżej każdej komórki podano jej wiersz i kolumnę

fig.tight_layout() utrzymuje tytuły w odpowiednim odstępie. Teraz przeczytaj: oba histogramy płatków dzielą się na dwie części. Taka przerwa często oznacza, że jedna klasa jest oddzielona, więc zachowaj tę cechę.

challenge icon

Wyzwanie

Średni

Zobacz pełne dane dotyczące tkanki. Dane wejściowe wybierają grupę: mean, error lub worst, a kod początkowy umieszcza sześć pierwszych nazw cech w names.

  1. Utwórz siatkę z 2 wierszami i 3 kolumnami.
  2. Na wykresie i narysuj histogram cechy i z 20 przedziałami i zatytułuj go jej nazwą.
  3. Uporządkuj układ, a następnie go wyświetl.

Podobnie jak na tej siatce sześciu cech wina:

Sześć małych histogramów w 2 wierszach po 3, zatytułowanych alcohol, malic_acid, ash, alcalinity_of_ash, magnesium i total_phenols, każdy z 20 słupkami

Twój program niczego nie wypisuje: Coddy opisuje każdy wykres.

Spróbuj swoich sił

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_breast_cancer

group = input()
cancer = load_breast_cancer(as_frame=True)
df = cancer.frame
# Pierwsze sześć nazw cech z grupy: mean, error lub worst
start = {"mean": 0, "error": 10, "worst": 20}[group]
names = cancer.feature_names[start:start + 6]

# Napisz swój kod poniżej
quiz iconSprawdź się

Ta lekcja zawiera krótki quiz. Zacznij lekcję, żeby na niego odpowiedzieć i śledzić swoje postępy.

Wszystkie lekcje w sekcji Statystyka w uczeniu maszynowym

Poćwicz samodzielnie: Kompilator Python online