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:
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 -0.73Negatif 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.
Görev
OrtaBir model önce hangi doku özelliklerini denemeli? Girdiler bir grup, error veya worst ve k; başlangıç kodu grubun özelliklerini X içine koyar.
- Özellikleri,
yile r değerlerinin gücüne göre sıralayın. - İlk
közelliği, işaretli r değerleriyle birlikte 2 ondalık basamakla yazdırın. - 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 0.03Kendin 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
Bu ders kısa bir quiz içerir. Soruları yanıtlamak ve ilerlemeni kaydetmek için derse başla.
Makine Öğrenimi için İstatistik bölümündeki tüm dersler
1Merkez ve Yayılım
Ortalama ve MedyanYüzdelikler ve ÇeyreklerVaryans ve Standart SapmaÖrneklem mi, Anakütle mi?En Sık Görülen DeğerÖzet: Teslimat Süreleri4Örneklemler ve Anakütleler
Anakütle ve ÖrneklemÖrneklem Ortalamaları DeğişirÖrnekleme DağılımıDaha Büyük Örneklemler, Daha Az GürültüÖzet: Bir Kasabada Anket Yapmak7Eğilim Doğruları
ArtıklarEn Küçük Kareler UydurmasıUydurma Doğrusunu ÇizmeBir Doğruyla Tahmin YapmaUydurma Ne Kadar İyi?Tekrar: Alıştırma Saatleri10Kategorileri Kodlama
Sayılar Olarak KategorilerOne-Hot EncodingSayıları Gruplara AyırmaÖzet: Araba İlanları2Dağılımlar
Yoğunluk HistogramlarıVeri Dağılımlarının ŞekilleriNormal Eğri68-95-99,7 KuralıZ PuanlarıÖzet: Pil Ömrü5Aykırı Değerler
Kutu GrafikleriIQR KuralıZ-Skoru KuralıAykırı Değerleri Ele AlmaÖzet: Sensör Hataları8Grupları Karşılaştırma
Gruplara Göre Kutu GrafikleriOrtalamalar Arasındaki FarkŞans Eseri Olabilir mi?P-Değerlerit-TestiÖzet: A/B Testi11Bir Veri Kümesini Keşfetmek
İlk BakışTüm Özellikler Bir AradaÖzellikler ve EtiketEn İyi İki ÖzellikÖzet: Diyabet Verileri3Simülasyonla Olasılık
Frekans Olarak OlasılıkBüyük Sayılar YasasıZarların ToplamıBeklenen DeğerKoşullu OlasılıkTekrar: Zar Tezgâhının Olasılıkları6İlişkiler
Dağılım Grafiklerini OkumaKorelasyonKorelasyon MatrisiKorelasyon Isı HaritalarıKorelasyon Nedensellik DeğildirÖzet: Dondurma ve GüneşKendi başına pratik yap: Online Python derleyicisi