डॉलर बिल्स की पड़ताल
आप Keras में Banknote Authentication डेटासेट के साथ क्लासिफिकेशन मॉडल बनाना अभ्यास करेंगे.
आपका लक्ष्य असली और नकली डॉलर बिल्स के बीच फ़र्क करना है। ऐसा करने के लिए, डेटासेट में 4 फीचर्स हैं: variance, skewness, kurtosis और entropy। ये फीचर्स डॉलर बिल की इमेज पर गणितीय ऑपरेशंस लगाकर निकाले गए हैं। लेबल्स डेटाफ़्रेम के class कॉलम में दिए गए हैं.
banknotes नाम का एक pandas DataFrame तैयार है। आइए डेटा एक्सप्लोरेशन करें!
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Keras के साथ डीप लर्निंग परिचय
अभ्यास निर्देश
seabornकोsnsनाम से इम्पोर्ट करें।banknotesपरseabornकाpairplot()चलाएँ औरhueको उस कॉलम के नाम पर सेट करें जिसमें लेबल्स हैं।- बैंकनोट ऑथेंटिकेशन डेटा के लिए वर्णनात्मक आँकड़े जनरेट करें।
.value_counts()के साथ प्रति लेबल observations की संख्या गिनें।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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[____].____)