Blestemul dimensionalității

Reducerea dimensionalității în Python

Jeroen Boeye

Head of Machine Learning, Faktion

De la observație la tipar

Oraș Preț
Berlin 2
Paris 3
Reducerea dimensionalității în Python

De la observație la tipar

Oraș Preț
Berlin 2
Paris 3

Grafic de distribuție simplu

Reducerea dimensionalității în Python

De la observație la tipar

Oraș Preț
Berlin 2.0
Berlin 3.1
Berlin 4.3
Paris 3.0
Paris 5.2
... ...

Distribuția Berlin vs. Paris

Reducerea dimensionalității în Python

Clasificator de orașe - împărțirea datelor

Separați variabila de prezis de cele utilizate pentru antrenarea modelului.

y = house_df['City']

X = house_df.drop('City', axis=1)

Împărțiți datele: 70% antrenare și 30% testare

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
Reducerea dimensionalității în Python

Clasificator de orașe - antrenarea modelului

Creați un clasificator Support Vector Machine și antrenați-l pe datele de instruire

from sklearn.svm import SVC

svc = SVC()

svc.fit(X_train, y_train)
Reducerea dimensionalității în Python

Clasificator de orașe - predicție

from sklearn.metrics import accuracy_score

print(accuracy_score(y_test, svc.predict(X_test)))

0.826

print(accuracy_score(y_train, svc.predict(X_train)))

0.832
Reducerea dimensionalității în Python

Adăugarea caracteristicilor

Oraș Preț
Berlin 2.0
Berlin 3.1
Berlin 4.3
Paris 3.0
Paris 5.2
... ...

Distribuția Berlin vs. Paris

Reducerea dimensionalității în Python

Adăugarea caracteristicilor

Oraș Preț n_floors n_bathroom surface_m2
Berlin 2.0 1 1 190
Berlin 3.1 2 1 187
Berlin 4.3 2 2 240
Paris 3.0 2 1 170
Paris 5.2 2 2 290
... ... ... ... ...
Reducerea dimensionalității în Python

Să exersăm!

Reducerea dimensionalității în Python

Preparing Video For Download...