Začněte nyníZačněte zdarma

Prozkoumání dolarových bankovek

Procvičíš si tvorbu klasifikačních modelů v Kerasu na datasetu Banknote Authentication.

Tvůj cíl je rozlišit pravé a falešné dolarové bankovky. K tomu slouží 4 příznaky: variance, skewness, kurtosis a entropy. Ty vzniknou matematickými operacemi aplikovanými na snímky bankovek. Popisky najdeš ve sloupci class dataframu.

DataFrame banknotes je připravený k použití – pojďme data trochu prozkoumat!

Toto cvičení je součástí kurzu

Úvod do hlubokého učení s Keras

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Importuj seaborn jako sns.
  • Použij funkci pairplot() z knihovny seaborn na banknotes a nastav parametr hue na název sloupce s popisky.
  • Vygeneruj popisnou statistiku pro data z datasetu Banknote Authentication.
  • Spočítej počet pozorování pro každý popisek pomocí .value_counts().

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Import seaborn
import ____ as ____

# Use pairplot and set the hue to be our class column
sns.____(____, hue=____) 

# Show the plot
plt.show()

# Describe the data
print('Dataset stats: \n', banknotes.____)

# Count the number of observations per class
print('Observations per class: \n', banknotes[____].____)
Upravit a spustit kód