ПочатиПочніть безкоштовно

Дослідження доларових банкнот

Ви потренуєтеся будувати моделі класифікації в Keras на наборі даних Banknote Authentication.

Ваше завдання — відрізняти справжні банкноти від фальшивих. Для цього в наборі даних є 4 ознаки: variance, skewness, kurtosis та entropy. Ці ознаки отримано шляхом математичних обчислень на зображеннях банкнот. Мітки містяться в стовпці датафрейма class.

Датафрейм pandas з назвою banknotes уже готовий до використання. Проведімо розвідку даних!

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до Deep Learning з Keras

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Імпортуйте seaborn як sns.
  • Застосуйте pairplot() із seaborn до banknotes і встановіть hue рівним назві стовпця з мітками.
  • Згенеруйте описову статистику для даних автентифікації банкнот.
  • Підрахуйте кількість спостережень на кожну мітку за допомогою .value_counts().

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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[____].____)
Редагувати та запускати код