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Português

Recapitulação: classificador de sementes

Parte da seção Aprendizado supervisionado do Journey de Machine Learning da Coddy. Lição 5 de 58.

Desafio

Fácil

Lembra das sementes que deram início a este capítulo? Agora crie o classificador delas. seeds.csv contém 180 sementes de trigo: quatro medidas, nomeadas em features, e a variety. O código inicial lê uma nova semente na tabela de uma linha new_seed.

Divida os dados, reservando um quarto para teste com random_state=0, e imprima os tamanhos.
Imprima a variedade mais comum no conjunto de treinamento: a resposta da linha de base.
Treine um modelo de k vizinhos mais próximos com base nas medidas. Imprima a acurácia dele e a da linha de base, arredondadas para 3 casas decimais.
Imprima a variedade da nova semente.

Para as sementes de outra fazenda:

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

Experimente você mesmo

import pandas as pd

# 180 sementes de trigo: quatro medidas e a variedade
seeds = pd.read_csv("seeds.csv")
features = ["area_mm2", "length_mm", "width_mm", "groove_mm"]

# Uma nova semente do laboratório, em uma tabela de uma linha
new_seed = pd.DataFrame({
    "area_mm2": [float(input())],
    "length_mm": [float(input())],
    "width_mm": [float(input())],
    "groove_mm": [float(input())],
})

# Escreva seu código abaixo

Todas as lições de Aprendizado supervisionado

1Seu primeiro modelo

Aprendendo com exemplos Conjuntos de treino e teste Ajustar e prever Avaliar um modeloRecapitulação: classificador de sementes

4Regressão logística

Previsões de sim ou não O limiar de decisão Pesos como evidências Várias classes Revisão: filtro de spam

7Sobreajuste

Subajuste e sobreajuste Curvas de aprendizado Regularização Conjuntos de validação Revisão: ajustando uma árvore

10Pipelines

Pipelines Colunas mistas Imputação em um pipeline Ajustando um pipeline Revisão: limpar e prever

2Vizinhos Mais Próximos

Como o k-NN Decide Escolhendo k Limites de Decisão Escalonamento para Vizinhos Revisão: Vizinhos do Vinho

5Avaliando Classificadores

A Matriz de Confusão Precisão e Revocação A Pontuação F1 Classes Desbalanceadas Curvas ROC Recapitulação: Teste de Triagem

8Validação Cruzada

Validação K-Fold Comparando Modelos de Forma Justa Busca em Grade Revisão: Consertos de Skate

11Projeto: Espécies de Pinguins

Conheça os Pinguins Prepare os Dados Escolha um Modelo Ajuste o Vencedor Coloque o Modelo em Produção

3Regressão Linear

Prevendo números Várias características Medindo erros Gráficos de resíduos Revisão: aluguel de bicicletas

6Árvores de Decisão

Árvores fazem perguntas Lendo uma árvore Profundidade da árvore Importância das características Revisão: decisões de empréstimo

9Métodos ensemble

Florestas aleatórias Por que as florestas funcionam Boosting de gradiente Revisão: Guarda-florestal

12Desafios Finais

Evolução do Diabetes Aprovação de Crédito Dígitos Manuscritos Cancelamento de Clientes

Pratique por conta própria: Compilador de Python online