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달러 지폐 탐색하기

이번 연습에서는 Banknote Authentication 데이터셋으로 Keras에서 분류 모델을 만들어 보겠습니다.

목표는 진짜 달러 지폐와 가짜 달러 지폐를 구분하는 것입니다. 이를 위해 데이터셋에는 variance, skewness, kurtosis, entropy의 네 가지 특성이 제공됩니다. 이 특성들은 달러 지폐 이미지에 수학적 연산을 적용해 계산한 값입니다. 라벨은 데이터프레임의 class 열에 있습니다.

banknotes라는 이름의 pandas DataFrame이 준비되어 있어요. 이제 데이터를 탐색해 볼까요?

이 연습은 강의의 일부입니다

Keras로 시작하는 딥 러닝

강의 보기

연습 안내

  • seaborn을 sns로 임포트하세요.
  • banknotes에 대해 seaborn의 pairplot()을 사용하고, 라벨이 들어 있는 열 이름을 hue로 지정하세요.
  • 지폐 인증 데이터에 대한 기술 통계를 생성하세요.
  • .value_counts()로 라벨별 관측치 개수를 세세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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[____].____)
코드 편집 및 실행