Penguenlerle Tanışın

Coddy'nin Machine Learning Journey'sinin Denetimli Öğrenme bölümünün bir parçası. Ders 50 / 58.

1. bölümde 100 pengueni inceledin. Bu kolonide 300 penguen var ve şimdi onları adlandıran modeli oluşturuyorsun. Seninki onun adını şöyle koyacak:

Noktalarla gösterilen 300 penguen; yatay eksende gaga uzunluğu, dikey eksende yüzgeç uzunluğu: solda aşağıda Adelie, sağda aşağıda Chinstrap, sağda yukarıda Gentoo ve aralarında Who is she? etiketi bulunan büyük bir siyah yıldız

Her proje gözlemle başlar. Her türden kaç tane var? Bu, aşılması gereken çıtayı belirler. Boşluklar nerede? Türleri birbirinden ayıran nedir?

Saçılım grafiği son soruyu yanıtlıyor. Yüzgeç ve kütle, diğerlerini değil, Gentoo'yu buluyor:

Koloni için yüzgeç uzunluğunun vücut kütlesine göre grafiği: Gentoo noktaları ayrı duruyor, yukarıda ve sağda; Adelie ve Chinstrap noktaları ise tek bir kümede üst üste geliyor

Bir model yalnızca ölçümlerin gösterdiğini öğrenir, bu yüzden bu ikisinden daha fazlasına ihtiyaç duyacaktır.

Görev

Orta

Koloniniz penguins.csv dosyasında. Program iki ölçüm sütununu okur ve başlangıç kodu bu sütunların grafiğini hazırlar.

Karşılaştırılacak temel değeri yazdırın: en büyük tür payını, 3 ondalık basamakla ve o türün adını.
Eksik değer bulunan her sütunu ve kaç tane olduğunu yazdırın: sonraki ders bunları dolduracak.
İki sütunu dağılım grafiğinde gösterin; her tür için adıyla etiketlenmiş bir grup oluşturun. Bir açıklama ekleyin ve grafiği gösterin.

Daha küçük bir koloni için:

Baseline to beat: 0.483 (always Adelie)
Gaps to fill:
  body_mass_g: 1
  sex: 4

Ardından Coddy grafiğinizi açıklar. body_mass_g ve bill_length_mm için grafik şöyle görünür:

body_mass_g vs bill_length_mm başlıklı dağılım grafiği; açıklamada: Adelie noktaları altta ve açık renkli, Chinstrap üstte ve açık renkli, Gentoo sağda ve ağır

Kendin dene

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

penguins = pd.read_csv("penguins.csv")
x_col = input()
y_col = input()

# Aşağıdaki satırları değiştirmeyin
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_title(f"{x_col} vs {y_col}")
ax.set_xlabel(x_col)
ax.set_ylabel(y_col)

# Kodunuzu aşağıya yazın