Chemia wina

Część sekcji Statystyka w uczeniu maszynowym ścieżki Machine Learning w Coddy. Lekcja 63 z 64.

Importer win przetestował 178 win z trzech odmian winorośli, wykonując po 13 pomiarów chemicznych dla każdego: load_wine. Zanim model nauczy się rozpoznawać odmiany, laboratorium szuka błędów pomiarowych.

Wykresy pudełkowe trzech surowych pomiarów win na jednej osi: wartości magnezu wahają się od około 70 do 162, podczas gdy wartości alkoholu w pobliżu 13 i odcienia w pobliżu 1 są ściśnięte u dołu do płaskich linii

Odczyty znajdują się na bardzo różnych skalach, więc żadna pojedyncza reguła dotycząca wartości odstających nie pasuje do wszystkich. Po standaryzacji każdy odczyt wyraża odchylenia standardowe od swojej średniej.

Na tej skali wartości oddalone o więcej niż 3 w dowolną stronę zasługują na ponowne przyjrzenie się. Osobne pudełko dla każdej odmiany pokazuje, gdzie zazwyczaj się znajduje.

Wyzwanie

Trudny

Program odczytuje nazwę cechy.

Zapisz jej wyniki z w df["z"], używając pandasowego .std().
Wypisz, ile win znajduje się poza zakresem 3 odchyleń w obie strony, a następnie każdą z nich w kolejności z tabeli: indeks, wartość i wynik z.
Wypisz średnią wartość z dla każdej odmiany.
Narysuj jeden wykres pudełkowy wyników z dla każdej odmiany, z nazwami z wine.target_names, nazwą cechy jako tytułem i z-score jako etykietą osi y.

Zaokrąglij do 2 miejsc po przecinku. Dla color_intensity program wypisuje:

Outliers in color_intensity: 1
Wine 158: 13.0 (z = 3.43)
class_0: 0.2
class_1: -0.85
class_2: 1.01

i rysuje:

Trzy wykresy pudełkowe wyników z dla color_intensity zatytułowane color_intensity: class_0 w okolicach 0.15, class_1 nisko, w okolicach -0.9, z kilkoma punktami powyżej, class_2 wysoko, w okolicach 1.1, z wąsem sięgającym 3.43

Następnie Coddy opisze twoje wykresy pudełkowe.

Spróbuj swoich sił

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_wine

feature = input()
wine = load_wine(as_frame=True)
df = wine.frame

# Napisz swój kod poniżej

Sprawdź 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