Sınıflara Göre Keşif

Coddy'nin Machine Learning Journey'sinin Veriler ve Grafikler bölümünün bir parçası. Ders 54 / 60.

Bir türü ele veren ölçüm hangisidir? Her çiçeği taç yaprağı uzunluğuna göre bir çizgi üzerine yerleştirin; her tür için bir satır:

Taç yaprağı uzunluğuna göre yerleştirilmiş iris çiçekleri; her tür için bir satır: setosa 1.5 cm civarında, versicolor 4.3 cm civarında ve virginica 5.6 cm civarında kümelenir; her sınıfın ortalaması siyah bir çubukla gösterilmiştir

Etiket üzerindeki groupby bu ortalamaları hesaplar:

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

Şunu yazdırır:

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

Sınıflar birbirinden oldukça uzakta yer alıyor; bu nedenle taç yaprağı uzunluğu sınıfları ayırır: bir model bu özelliğe dayanacaktır.

Bir oran, ne kadar farklı olduğunu gösterir: means[2] / means[1] yaklaşık 1.3'tür. 1'den ne kadar uzaksa, özellik bu iki sınıfı birbirinden o kadar iyi ayırt eder.

Görev

Orta

Hangi hücre ölçümü, örneğin kötü huylu olduğunu ele verir? load_breast_cancer içinde 0. sınıf kötü huylu, 1. sınıf ise iyi huyludur. Başlangıç kodu bazı özellik adlarını features içine okur.

Her özellik için, kötü huylu örneklerin ortalamasını iyi huylu örneklerin ortalamasına bölüp round ile 2 ondalık basamağa yuvarlayarak yazdır.
Döngüden sonra, oranı en yüksek olan özelliği belirt.

worst radius ve worst texture özellikleri için:

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

Kendin dene

from sklearn.datasets import load_breast_cancer

cancer = load_breast_cancer(as_frame=True)

# Karşılaştırılacak özellikler
n = int(input())
features = []
for i in range(n):
    features.append(input())

# Kodunuzu aşağıya yazın