การสร้างชุดข้อมูลสำหรับการจำแนกประเภท
การหาชุดข้อมูลจริงที่ตรงตามเกณฑ์ทุกข้อที่ต้องการนั้นอาจทำได้ยาก และหากเก็บรวบรวมมาจริง ก็อาจมีข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูลตามมา วิธีแก้ปัญหาหนึ่งคือการใช้ตัวสร้างชุดข้อมูล ซึ่งสามารถจำลองชุดข้อมูลในโลกจริงได้อย่างใกล้เคียง
ในแบบฝึกหัดนี้ คุณจะสร้างชุดข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับปัญหาการจำแนกประเภท 3 คลาส เพื่อให้แสดงผลข้อมูลที่สร้างขึ้นในรูปแบบ scatter plot ได้ง่าย จึงมีฟังก์ชันสำเร็จรูปชื่อ plot_data_points() เตรียมไว้ให้แล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและการทำให้ข้อมูลไม่ระบุตัวตนด้วย Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- Import ฟังก์ชันที่เกี่ยวข้องจาก
sklearn.datasetsสำหรับการสร้างชุดข้อมูลจำแนกประเภท - สร้างตัวอย่าง
5000รายการ โดยมี4features,1cluster ต่อคลาส,3คลาส และค่าการแยกคลาสเท่ากับ2 - แสดง shape ของข้อมูลที่สร้างขึ้น
- ดู scatter plot ที่ได้จากการสร้างข้อมูล
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Import the function for generating classification datasets
from sklearn.datasets import ____
# Generate 5000 samples with 4 features, 1 cluster per class, 3 classes, and class separation of 2
x, y = ____
# Inspect the generated data shape
print(____)
# Inspect the resulting data points in a 2 dimensional scatter plot
plot_data_points(x, y)