Explorarea datelor de clasificare

În aceste ultime exerciții ale capitolului, vei explora cele două seturi de date pe care le vei folosi în acest curs.

Primul conține înregistrări ale sunetelor inimii. În mod normal, inima are un tipar sonor previzibil, însă anumite afecțiuni pot provoca bătăi anormale. Acest set de date include un set de antrenament cu etichete pentru fiecare tip de bătaie cardiacă și un set de testare fără etichete. Vei folosi setul de testare pentru a valida modelele tale.

Deoarece datele sunt etichetate, acest set este ideal pentru clasificare. De altfel, a fost oferit inițial ca parte a unei competiții publice pe Kaggle.

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning pentru Date de Tip Șir de Timp în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosește glob pentru a returna o listă cu fișierele .wav din directorul data_dir.
Importă primul fișier audio din listă folosind librosa.
Generează un array time pentru date.
Reprezintă grafic forma de undă a acestui fișier, împreună cu array-ul de timp.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

import librosa as lr
from glob import glob

# List all the wav files in the folder
audio_files = ____(data_dir + '/*.wav')

# Read in the first audio file, create the time array
audio, sfreq = lr.load(____)
time = np.arange(0, len(audio)) / ____

# Plot audio over time
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(____, ____)
ax.set(xlabel='Time (s)', ylabel='Sound Amplitude')
plt.show()

Editează și rulează codul