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CoddyTech

Revisão: conjunto de dados Wine

Parte da seção Dados e gráficos do Journey de Machine Learning da Coddy. Lição 56 de 60.

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Desafio

Médio

Um laboratório mediu 13 características químicas de vinhos de três cultivares de uva. O scikit-learn os disponibiliza como load_wine:

178 vinhos por álcool e prolina, uma cor por cultivar: class_0 fica no alto e à direita, class_1 embaixo e à esquerda, class_2 embaixo no meio

Antes de treinar um modelo, o laboratório quer três informações. O programa lê o nome de uma característica, como hue. Carregue os vinhos com as_frame=True, divida-os em X e y e, em seguida, imprima:

  1. A classe com mais vinhos e quantos são.
  2. A classe com a maior média da característica.
  3. Quantos vinhos dessa classe estão acima da média da característica considerando todos os vinhos.

Para a entrada malic_acid:

Most wines: class_1 (71)
Highest malic_acid: class_2
class_2 wines above the average malic_acid: 41

Experimente você mesmo

from sklearn.datasets import load_wine

feature = input()

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