BaşlayınÜcretsiz başlayın

Başlangıç modeli

Bu egzersizde, 1. bölümde kullanılan görüntü veri kümesi üzerinde bir MLP sınıflandırıcı kuracaksın. Hatırlatma olarak, her görüntü 0 ile 9 arasındaki bir sayıyı temsil eder ve amaç her görüntüyü doğru sayıya sınıflandırmaktır. Kullanılan özellikler, görüntüyü oluşturan ve 0-16 aralığında değer alan belirli piksel değerleridir. Özellikleri ölçekledikten sonra, test kümesinde sınıflandırıcının doğruluğunu değerlendireceksin.

Çalışma alanında, örnek görüntü verileri image_data adıyla bir DataFrame olarak yüklüdür; ayrıca sklearn ve pandas da pd olarak mevcuttur. sklearn.preprocessing içindeki StandardScaler() da kullanılabilir durumdadır.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Machine Learning kullanarak TOB tahmini

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Özellikleri .fit_transform() kullanarak standart ölçekle ve veriyi train_test_split() ile eğitim ve test kümelerine ayır.
  • Bir MLP sınıflandırıcı oluştur.
  • Sınıflandırıcıyla tahminler üret ve doğruluğu accuracy_score() kullanarak değerlendir.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Define X and y
X, y = image_data.data, image_data.target

# Scale features and split into training and testing
X_scaled = ____().____(X)
X_train, X_test, y_train, y_test = ____(
  X_scaled, y, test_size = .2, random_state = 0)

# Create classifier, train and evaluate accuracy 
clf = ____()
y_pred = clf.____(X_train, y_train).____(X_test)
print(____(y_test, y_pred))
Kodu Düzenle ve Çalıştır