Çok Fazla Özellik

Coddy'nin Machine Learning Journey'sinin Denetimsiz Öğrenme bölümünün bir parçası. Ders 24 / 51.

Bu bölüm, birkaç satırda birçok özelliği bir araya getiriyor. Bölümün sonunda 13 şarap ölçümü tek bir haritaya dönüşüyor:

İki yeni özelliğin yatay ve dikey eksenlerde gösterildiği tek bir haritada 178 şarap: üç grup, sağda çeşit 1, ortada aşağıda çeşit 2, solda çeşit 3

Neden sıkıştırmalı? Birçok özelliğin grafiğini çizmek zordur, bunlara model uydurmak yavaştır ve çoğu zaman aşağıdaki iki özellik gibi birbirlerini tekrar ederler:

178 şarap için toplam fenol miktarı ve flavanoid miktarı: noktalar sol alttan sağ üste doğru birlikte yükseliyor, r = 0.86

İkizler bir fikri iki kez taşır. Korelasyon matrisi, r değeri 1'e veya -1'e yakın olanları bulur:

wine = load_wine(as_frame=True).frame
corr = wine.corr()
print(round(corr.loc["flavanoids", "total_phenols"], 2))

Bu, 0.86 değerini yazdırır. Her çiftten bir tane tutun ya da onları birleştirin: bu bölümde birleştirme işlemini öğreneceksiniz.

Görev

Orta

Bir sabun atölyesi her sabun partisinde 10 şeyi ölçüyor ve raporlar uzayıp gidiyor. Eşleşenleri bul. Program bir eşik değeri okur; başlangıç kodu corr'u oluşturur.

Farklı sütunların her çiftini bir kez incele.
Büyüklüğü eşik değere en az eşit olan her çifti, işareti ne olursa olsun, r değerini 2 ondalık basamakla yazdır.
Bulduğun çiftlerin sayısını yazdır.

Başka bir atölye ve 0.85 eşik değeri için:

lye_g and oil_g: 0.91
cure_days and water_left_pct: -0.88
Twin pairs: 2

Kendin dene

import pandas as pd

# Bir sabun atölyesi: 60 sabun partisinin her biri için 10 ölçüm
batches = pd.read_csv("soaps.csv")
limit = float(input())
corr = batches.corr()
cols = corr.columns

# Kodunuzu aşağıya yazın