Mulai sekarangMulai gratis

Mengeksplorasi lembar dolar

Anda akan berlatih membangun model klasifikasi di Keras dengan himpunan data Banknote Authentication.

Tujuan Anda adalah membedakan antara uang dolar asli dan palsu. Untuk itu, himpunan data ini memiliki 4 fitur: variance, skewness, kurtosis, dan entropy. Fitur-fitur ini dihitung dengan menerapkan operasi matematis pada citra uang dolar. Label terdapat pada kolom class di dataframe.

Sebuah pandas DataFrame bernama banknotes sudah siap digunakan, mari kita lakukan eksplorasi data!

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Pengantar Deep Learning dengan Keras

Lihat Kursus

Instruksi latihan

  • Impor seaborn sebagai sns.
  • Gunakan pairplot() dari seaborn pada banknotes dan atur hue menjadi nama kolom yang berisi label.
  • Hasilkan statistik deskriptif untuk data autentikasi uang kertas.
  • Hitung jumlah observasi per label dengan .value_counts().

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# 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[____].____)
Edit dan Jalankan Kode