Hóa học trong rượu vang

Thuộc phần Thống kê cho machine learning trong hành trình Machine Learning của Coddy. Bài học 63 trên 64.

Một nhà nhập khẩu rượu vang đã kiểm tra 178 mẫu rượu vang từ ba giống nho, mỗi mẫu có 13 chỉ số hóa học: load_wine. Trước khi mô hình học cách phân biệt các giống nho, phòng thí nghiệm tìm lỗi ghi nhận của thiết bị.

Biểu đồ hộp của ba chỉ số rượu vang thô trên cùng một trục: magie trải từ khoảng 70 đến 162, trong khi nồng độ cồn gần 13 và sắc độ gần 1 bị ép thành các đường phẳng ở đáy

Các giá trị đo nằm trên những thang đo rất khác nhau, nên không có quy tắc ngoại lệ đơn lẻ nào phù hợp với tất cả. Sau khi chuẩn hóa, mỗi giá trị đo được tính bằng số độ lệch chuẩn so với giá trị trung bình của nó.

Trên thước đó, những điểm cách xa hơn 3 đơn vị về hai phía đều đáng để xem xét kỹ hơn. Sau đó, mỗi giống cây trồng có một ô cho biết vị trí thường thấy của giống đó.

Thử thách

Khó

Chương trình đọc tên của một đặc trưng.

Lưu điểm z của đặc trưng đó vào df["z"], dùng .std() của pandas.
In số lượng mẫu rượu có điểm nằm ngoài khoảng 3 độ lệch chuẩn ở cả hai phía, rồi in từng mẫu theo thứ tự trong bảng: chỉ số, giá trị đo và điểm z.
In điểm z trung bình của từng giống nho.
Vẽ một biểu đồ hộp điểm z cho mỗi giống nho, đặt tên theo wine.target_names, dùng đặc trưng làm tiêu đề và z-score làm nhãn trục y.

Làm tròn đến 2 chữ số thập phân. Với color_intensity, chương trình in:

Outliers in color_intensity: 1
Wine 158: 13.0 (z = 3.43)
class_0: 0.2
class_1: -0.85
class_2: 1.01

và vẽ:

Ba biểu đồ hộp điểm z của color_intensity, có tiêu đề color_intensity: class_0 ở khoảng 0.15, class_1 thấp ở khoảng -0.9 với một vài điểm phía trên, class_2 cao ở khoảng 1.1 với râu biểu đồ vươn đến 3.43

Sau đó, Coddy mô tả các biểu đồ hộp của bạn.

Tự làm thử

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_wine

feature = input()
wine = load_wine(as_frame=True)
df = wine.frame

# Viết code của bạn bên dưới

Tự kiểm tra

Bài học này có một bài trắc nghiệm ngắn. Bắt đầu bài học để trả lời và theo dõi tiến độ.

Tất cả bài học trong Thống kê cho machine learning

Tự luyện tập: Trình biên dịch Python online