Menu
CoddyTech

Özellikler ve Etiket

Coddy'nin Machine Learning Journey'sinin Makine Öğrenimi için İstatistik bölümünün bir parçası. Ders 58 / 64.

Etiketle birlikte hangi özellikler değişiyor? Her birini etiketle ilişkilendirin (malign için 0, benign için 1) ve güçlerine göre sıralayın:

Doku verilerinin on ortalama özelliği için r değerlerini gösteren yatay çubuklar; en güçlü olan üstte: ortalama içbükey nokta -0.78, ortalama çevre -0.74, ortalama yarıçap -0.73, en altta ortalama fraktal boyut 0.01

X.corrwith(y) tüm özelliklerin r değerini bir kerede verir:

X = cancer.data[cancer.feature_names[:10]]
r = X.corrwith(cancer.target)
strength = np.abs(r).sort_values(ascending=False)
for name in strength.index[:3]:
    print(name, np.round(r[name], 2))

Şunu yazdırır:

mean concave points -0.78
mean perimeter -0.74
mean radius -0.73

Negatif bir r, özelliğin 0. sınıfta daha büyük olduğu anlamına gelir: kötü huylu hücrelerde daha fazla içbükey nokta vardır. np.abs, işaret ne olursa olsun güce göre sıralar.

0'a yakın olduğunda, fraktal boyut gibi, bir özellik sınıflar arasında neredeyse hiç farklılık göstermez: dışarıda bırakılabilecek bir adaydır.

challenge icon

Görev

Orta

Bir model önce hangi doku özelliklerini denemeli? Girdiler bir grup, error veya worst ve k; başlangıç kodu grubun özelliklerini X içine koyar.

  1. Özellikleri, y ile r değerlerinin gücüne göre sıralayın.
  2. İlk k özelliği, işaretli r değerleriyle birlikte 2 ondalık basamakla yazdırın.
  3. İşareti kontrol edin: en güçlü özelliğin sınıf ortalamalarını yazdırın.

mean grubu ve k = 2 için:

Top 2 mean features:
mean concave points: -0.78
mean perimeter: -0.74
mean concave points by class: malignant 0.09, benign 0.03

Kendin dene

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_breast_cancer

group = input()
k = int(input())
cancer = load_breast_cancer(as_frame=True)
df = cancer.frame
y = cancer.target
# Grubun on özelliği: mean, error veya worst
start = {"mean": 0, "error": 10, "worst": 20}[group]
X = cancer.data[cancer.feature_names[start:start + 10]]

# Kodunuzu aşağıya yazın
quiz iconKendini test et

Bu ders kısa bir quiz içerir. Soruları yanıtlamak ve ilerlemeni kaydetmek için derse başla.

Makine Öğrenimi için İstatistik bölümündeki tüm dersler

Kendi başına pratik yap: Online Python derleyicisi