Podsumowanie: Sortownik nasion

Część sekcji Uczenie nadzorowane ścieżki Machine Learning w Coddy. Lekcja 5 z 58.

Wyzwanie

Łatwy

Pamiętasz nasiona, które otwierały ten rozdział? Teraz zbuduj ich klasyfikator. seeds.csv zawiera 180 nasion pszenicy: cztery pomiary, których nazwy znajdują się w features, oraz variety. Kod startowy odczytuje nowe nasiono do tabeli z jednym wierszem new_seed.

Podziel dane, przeznaczając jedną czwartą na testowanie z random_state=0, i wypisz rozmiary zbiorów.
Wypisz najczęściej występującą odmianę w zbiorze treningowym: odpowiedź bazową.
Dopasuj model k najbliższych sąsiadów do pomiarów. Wypisz jego dokładność i wynik bazowy, zaokrąglone do 3 miejsc po przecinku.
Wypisz odmianę nowego nasiona.

Dla nasion z innego gospodarstwa:

Train: 120 seeds, test: 40
Most common in training: Rosa
Accuracy: 0.925 (baseline 0.4)
New seed: Canadian

Spróbuj swoich sił

import pandas as pd

# 180 ziaren pszenicy: cztery pomiary i odmiana
seeds = pd.read_csv("seeds.csv")
features = ["area_mm2", "length_mm", "width_mm", "groove_mm"]

# Nowe ziarno z laboratorium w postaci tabeli z jednym wierszem
new_seed = pd.DataFrame({
    "area_mm2": [float(input())],
    "length_mm": [float(input())],
    "width_mm": [float(input())],
    "groove_mm": [float(input())],
})

# Wpisz swój kod poniżej