Изучение по классам

Часть раздела Данные и графики путешествия по Machine Learning на Coddy. Урок 54 из 60.

Какой показатель выдаёт вид? Расположи каждый цветок на прямой по длине его лепестков, по одной строке на вид:

Цветки ириса, расположенные по длине лепестков, по одной строке на вид: setosa сгруппирован около 1.5 cm, versicolor — около 4.3 cm, а virginica — около 5.6 cm; среднее значение для каждого класса отмечено чёрной полоской

groupby для метки вычисляет эти средние значения:

df = iris.frame
means = df.groupby("target")["petal length (cm)"].mean()
print(means)

Это выводит:

target
0    1.462
1    4.260
2    5.552
Name: petal length (cm), dtype: float64

Средние значения классов находятся далеко друг от друга, поэтому длина лепестка разделяет классы: модель будет на неё опираться.

Отношение показывает, насколько велика разница: means[2] / means[1] составляет примерно 1.3. Чем дальше значение от 1, тем лучше этот признак помогает различать эти два класса.

Задание

Средне

Какой показатель клетки позволяет распознать злокачественный образец? В load_breast_cancer класс 0 — злокачественный, а класс 1 — доброкачественный. В начальном коде несколько названий признаков считываются в features.

Для каждого признака выведите отношение среднего значения для злокачественных образцов к среднему значению для доброкачественных, округлённое до 2 знаков после запятой с помощью round.
После цикла назовите признак с наибольшим отношением.

Для признаков worst radius и worst texture:

worst radius: malignant is 1.58 times benign
worst texture: malignant is 1.25 times benign
Best separator: worst radius

Попробуйте сами

from sklearn.datasets import load_breast_cancer

cancer = load_breast_cancer(as_frame=True)

# Признаки для сравнения
n = int(input())
features = []
for i in range(n):
    features.append(input())

# Напишите свой код ниже