Ôn tập: Bộ sắp xếp hạt giống

Thuộc phần Học có giám sát trong hành trình Machine Learning của Coddy. Bài học 5 trên 58.

Thử thách

Dễ

Còn nhớ những hạt giống đã mở đầu chương này không? Giờ hãy xây dựng bộ phân loại hạt giống. seeds.csv chứa 180 hạt lúa mì: bốn phép đo được đặt tên trong features và variety. Đoạn code khởi đầu đọc thông tin một hạt giống mới vào bảng một hàng new_seed.

Chia dữ liệu, dành một phần tư để kiểm thử với random_state=0, rồi in kích thước các tập.
In giống lúa mì phổ biến nhất trong tập huấn luyện, đó là đáp án của mô hình cơ sở.
Huấn luyện mô hình k láng giềng gần nhất dựa trên các phép đo. In độ chính xác của mô hình và của mô hình cơ sở, làm tròn đến 3 chữ số thập phân.
In giống lúa mì của hạt giống mới.

Với hạt giống từ một trang trại khác:

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

Tự làm thử

import pandas as pd

# 180 hạt lúa mì: bốn số đo và giống lúa
seeds = pd.read_csv("seeds.csv")
features = ["area_mm2", "length_mm", "width_mm", "groove_mm"]

# Một hạt giống mới từ phòng thí nghiệm, dưới dạng bảng (table) có một hàng
new_seed = pd.DataFrame({
    "area_mm2": [float(input())],
    "length_mm": [float(input())],
    "width_mm": [float(input())],
    "groove_mm": [float(input())],
})

# Viết code bên dưới