เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

สำรวจข้อมูลธนบัตรดอลลาร์

ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้ฝึกสร้างโมเดล classification ด้วย Keras โดยใช้ชุดข้อมูล Banknote Authentication

เป้าหมายคือแยกแยะธนบัตรดอลลาร์จริงออกจากธนบัตรปลอม ชุดข้อมูลประกอบด้วย 4 features ได้แก่ variance, skewness, kurtosis และ entropy ซึ่งคำนวณจากการประมวลผลทางคณิตศาสตร์บนภาพธนบัตร โดย label จะอยู่ในคอลัมน์ class ของ DataFrame

มี pandas DataFrame ชื่อ banknotes พร้อมใช้งานแล้ว มาเริ่มสำรวจข้อมูลกันเลย!

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Deep Learning เบื้องต้นด้วย Keras

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • Import seaborn โดยใช้ชื่อย่อว่า sns
  • ใช้ฟังก์ชัน pairplot() ของ seaborn กับ banknotes และกำหนดค่า hue ให้เป็นชื่อคอลัมน์ที่เก็บ label
  • สร้างสถิติเชิงพรรณนาสำหรับข้อมูล banknotes authentication
  • นับจำนวนข้อมูลในแต่ละ label ด้วย .value_counts()

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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[____].____)
แก้ไขและรันโค้ด