Menu
CoddyTech

Özet: Şarap Veri Kümesi

Coddy'nin Machine Learning Journey'sinin Veriler ve Grafikler bölümünün bir parçası. Ders 56 / 60.

challenge icon

Görev

Orta

Bir laboratuvar, üç üzüm çeşidinden elde edilen şarapların 13 kimyasal özelliğini ölçtü. scikit-learn bunları load_wine olarak sunar:

Alkol ve proline değerlerine göre 178 şarap; her üzüm çeşidi için bir renk: class_0 üstte ve sağda, class_1 altta ve solda, class_2 altta ve ortada yer alır

Bir modeli eğitmeden önce laboratuvar üç bilgi istiyor. Program bir özellik adı okur; örneğin hue. Şarapları as_frame=True ile yükleyin, onları X ve y olarak ayırın, ardından şunları yazdırın:

  1. En çok şarabın bulunduğu sınıf ve şarap sayısı.
  2. Özelliğin ortalaması en yüksek olan sınıf.
  3. Bu sınıftan, tüm şaraplardaki özellik ortalamasının üzerinde kaç şarap olduğu.

malic_acid girdisi için:

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

Kendin dene

from sklearn.datasets import load_wine

feature = input()

# Kodunuzu aşağıya yazın

Veriler ve Grafikler bölümündeki tüm dersler

Kendi başına pratik yap: Online Python derleyicisi