ÎncepețiÎncepe gratuit

Explorarea bancnotelor

Vei exersa construirea de modele de clasificare în Keras folosind setul de date Banknote Authentication.

Scopul tău este să distingi între bancnotele reale și cele false. Pentru aceasta, setul de date include 4 caracteristici: variance, skewness, kurtosis și entropy. Aceste caracteristici sunt calculate prin aplicarea unor operații matematice asupra imaginilor bancnotelor. Etichetele se află în coloana class a DataFrame-ului.

Un DataFrame pandas numit banknotes este deja pregătit – să facem puțină explorare a datelor!

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în Deep Learning cu Keras

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Importă seaborn cu aliasul sns.
  • Folosește funcția pairplot() din seaborn pe banknotes și setează hue la numele coloanei care conține etichetele.
  • Generează statistici descriptive pentru datele de autentificare a bancnotelor.
  • Numără observațiile per etichetă folosind .value_counts().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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[____].____)
Editează și rulează codul