Özet: Tohum Sınıflandırıcı

Coddy'nin Machine Learning Journey'sinin Denetimli Öğrenme bölümünün bir parçası. Ders 5 / 58.

Görev

Kolay

Bu bölümü başlatan tohumları hatırlıyor musun? Şimdi onları sınıflandıran aracı oluştur. seeds.csv dosyasında 180 buğday tohumu bulunuyor: features içinde adlandırılmış dört ölçüm ve variety. Başlangıç kodu, yeni bir tohumu tek satırlı new_seed tablosuna okur.

Verileri böl; dörtte birini test için ayırmak üzere random_state=0 kullan ve boyutları yazdır.
Eğitim verilerinde en sık görülen çeşidi yazdır: referans tahmin.
Ölçümlerle bir k en yakın komşu modeli eğit. Doğruluğunu ve referans değerini 3 ondalık basamağa yuvarlayarak yazdır.
Yeni tohumun çeşidini yazdır.

Başka bir çiftliğin tohumları için:

Train: 120 seeds, test: 40
Most common in training: Rosa
Accuracy: 0.925 (baseline 0.4)
New seed: Canadian

Kendin dene

import pandas as pd

# 180 buğday tohumu: dört ölçüm ve çeşit
seeds = pd.read_csv("seeds.csv")
features = ["area_mm2", "length_mm", "width_mm", "groove_mm"]

# Laboratuvardan gelen yeni bir tohum, tek satırlık bir tablo olarak
new_seed = pd.DataFrame({
    "area_mm2": [float(input())],
    "length_mm": [float(input())],
    "width_mm": [float(input())],
    "groove_mm": [float(input())],
})

# Kodunuzu aşağıya yazın