commit merge?
Tuan-Dat Tran
commit
b0fa42689d
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"### labels to int"
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@ -114,7 +114,7 @@
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"### Prepare data for machine learning"
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@ -122,7 +122,7 @@
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"### Identify Train Set and Test Set"
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@ -131,7 +131,7 @@
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@ -158,7 +158,7 @@
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@ -195,7 +195,7 @@
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"# Crossvalidation"
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@ -222,7 +222,7 @@
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@ -240,7 +240,7 @@
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|
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@ -263,7 +263,7 @@
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"# Fitting"
|
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@ -272,7 +272,7 @@
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|
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@ -282,7 +282,7 @@
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|
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|
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@ -333,7 +333,7 @@
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@ -385,7 +385,7 @@
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|
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|
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|
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|
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|
|
@ -437,7 +437,7 @@
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
|
@ -490,7 +490,7 @@
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|
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|
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|
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|
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|
|
@ -543,7 +543,7 @@
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|
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|
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|
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|
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|
|
@ -596,7 +596,7 @@
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|
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|
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|
|
@ -649,7 +649,7 @@
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|
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|
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|
|
@ -702,7 +702,7 @@
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|
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|
|
@ -755,7 +755,7 @@
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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{
|
||||
|
|
@ -816,7 +816,7 @@
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|
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|
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|
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|
|
@ -877,7 +877,7 @@
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|
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|
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|
|
@ -930,7 +930,7 @@
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|
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|
|
@ -983,7 +983,7 @@
|
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|
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|
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|
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|
|
@ -1035,7 +1035,7 @@
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|
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|
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|
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@ -1087,7 +1087,7 @@
|
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|
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|
|
@ -1104,7 +1104,7 @@
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|
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|
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|
|
@ -1120,7 +1120,7 @@
|
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@ -1129,7 +1129,7 @@
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|
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|
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|
|
@ -1147,7 +1147,7 @@
|
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|
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|
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|
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{
|
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|
|
@ -1179,7 +1179,7 @@
|
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{
|
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|
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|
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"Default n=3\\\n",
|
||||
|
|
@ -1202,7 +1202,7 @@
|
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{
|
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|
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|
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"n=3 euclid distance\\\n",
|
||||
|
|
@ -1225,7 +1225,7 @@
|
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|
||||
{
|
||||
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|
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|
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"# Hyper Parameter Optimization"
|
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|
|
@ -1234,7 +1234,7 @@
|
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{
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|
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|
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|
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|
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{
|
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|
|
@ -1269,7 +1269,7 @@
|
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{
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|
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|
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|
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|
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|
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|
|
@ -1279,7 +1279,7 @@
|
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{
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
|
@ -1289,7 +1289,7 @@
|
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{
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|
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|
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|
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|
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|
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@ -1311,7 +1311,7 @@
|
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|
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|
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}
|
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},
|
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|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -2,7 +2,7 @@
|
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|
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|
|
@ -11,7 +11,7 @@
|
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{
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
|
|
@ -23,7 +23,7 @@
|
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{
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|
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|
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|
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"id": "55990ccc",
|
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|
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"outputs": [],
|
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"source": [
|
||||
|
|
@ -35,7 +35,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 3,
|
||||
"id": "01f83832",
|
||||
"id": "933f52fb",
|
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|
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"outputs": [],
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|
||||
|
|
@ -46,7 +46,7 @@
|
|||
{
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"cell_type": "code",
|
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|
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"id": "affa0e2b",
|
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@ -73,7 +73,7 @@
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},
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{
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"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "4d51fd43",
|
||||
"id": "fe14558d",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Bunch objects are sometimes used as an output for functions and methods. They extend dictionaries by enabling values to be accessed by key, bunch[\"value_key\"], or by an attribute, bunch.value_key.\\\n",
|
||||
|
|
@ -83,7 +83,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 5,
|
||||
"id": "78be57ab",
|
||||
"id": "80a39a2e",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -106,7 +106,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 6,
|
||||
"id": "d0450c41",
|
||||
"id": "5c211b9c",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -127,7 +127,7 @@
|
|||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "e61e2adb",
|
||||
"id": "a4c5fb8d",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Datasets loaded by Scikit-Learn generally have a similar dictionary structure, including the following:\\\n",
|
||||
|
|
@ -139,7 +139,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 7,
|
||||
"id": "fe285433",
|
||||
"id": "7c077427",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -159,7 +159,7 @@
|
|||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "5a70a746",
|
||||
"id": "f3f2e42a",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"### Prepare the MNIST dataset"
|
||||
|
|
@ -167,7 +167,7 @@
|
|||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "a9b7a120",
|
||||
"id": "6d5d2658",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"$f(X) = y$\n",
|
||||
|
|
@ -181,7 +181,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 8,
|
||||
"id": "4e02cf2a",
|
||||
"id": "99784cec",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
|
|
@ -191,7 +191,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 9,
|
||||
"id": "001d736f",
|
||||
"id": "923676c7",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -212,7 +212,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 10,
|
||||
"id": "b344be1d",
|
||||
"id": "ed44fc7a",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -233,7 +233,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 11,
|
||||
"id": "cef23e9f",
|
||||
"id": "94ee3e59",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -253,7 +253,7 @@
|
|||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "fe3b1259",
|
||||
"id": "478cb336",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"### Plot data"
|
||||
|
|
@ -262,7 +262,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 12,
|
||||
"id": "953d9415",
|
||||
"id": "f3cfebc6",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
|
|
@ -274,7 +274,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 13,
|
||||
"id": "b68f6cee",
|
||||
"id": "6d799c25",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -297,7 +297,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 14,
|
||||
"id": "8779b1a2",
|
||||
"id": "72c7305b",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -317,7 +317,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 15,
|
||||
"id": "dcc605cf",
|
||||
"id": "f5b0b349",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -343,7 +343,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 16,
|
||||
"id": "6d41d752",
|
||||
"id": "c70641f8",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -364,7 +364,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 17,
|
||||
"id": "230cfd35",
|
||||
"id": "98f8561b",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
|
|
@ -375,7 +375,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 18,
|
||||
"id": "25a3a2e7",
|
||||
"id": "33e244b2",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
|
|
@ -389,7 +389,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 19,
|
||||
"id": "f1552762",
|
||||
"id": "20043b74",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -413,7 +413,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 20,
|
||||
"id": "74b3a063",
|
||||
"id": "6e4369de",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
|
|
@ -429,7 +429,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 21,
|
||||
"id": "949b3914",
|
||||
"id": "fb3f6d95",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -454,7 +454,7 @@
|
|||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "ec8a9d34",
|
||||
"id": "3a69d0fd",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"### Prepare data for machine learning"
|
||||
|
|
@ -463,7 +463,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 22,
|
||||
"id": "febbd286",
|
||||
"id": "dcc31672",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -485,7 +485,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 23,
|
||||
"id": "fff839b6",
|
||||
"id": "282ba914",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
|
|
@ -495,7 +495,7 @@
|
|||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "2bdbeb4e",
|
||||
"id": "5c34bbd5",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"### Train classifier"
|
||||
|
|
@ -504,7 +504,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 24,
|
||||
"id": "4c32ae9f",
|
||||
"id": "f0b6e1c9",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
|
|
@ -515,7 +515,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 25,
|
||||
"id": "fe06ae55",
|
||||
"id": "54e3fb64",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -540,7 +540,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 26,
|
||||
"id": "e6209258",
|
||||
"id": "29446c32",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -565,7 +565,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 27,
|
||||
"id": "62773b1b",
|
||||
"id": "5030ccc3",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -584,7 +584,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 28,
|
||||
"id": "0ce21474",
|
||||
"id": "22c780fb",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -603,7 +603,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 29,
|
||||
"id": "78a8e8a7",
|
||||
"id": "990d3925",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -626,7 +626,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 30,
|
||||
"id": "45d93a99",
|
||||
"id": "b6e1d70c",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -647,7 +647,7 @@
|
|||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "fc739051",
|
||||
"id": "a65ed630",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"### Evaluation"
|
||||
|
|
@ -656,7 +656,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 31,
|
||||
"id": "990a5b7c",
|
||||
"id": "4c93c5f9",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -677,7 +677,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 32,
|
||||
"id": "f125a37d",
|
||||
"id": "f01ec3dd",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -697,7 +697,7 @@
|
|||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "bdcb6e6e",
|
||||
"id": "c41db6b0",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Accuracy is strongly influenced by the distribution of the classes in the test data."
|
||||
|
|
@ -705,7 +705,7 @@
|
|||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "be858cd5",
|
||||
"id": "3f830f36",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"#### Cross Validation\n",
|
||||
|
|
@ -715,7 +715,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 33,
|
||||
"id": "7adb1ea7",
|
||||
"id": "eeec5311",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -736,7 +736,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 34,
|
||||
"id": "11d22c5e",
|
||||
"id": "d1ed46a3",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -759,7 +759,7 @@
|
|||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "b54e83a5",
|
||||
"id": "539cfa0c",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"#### Precision"
|
||||
|
|
@ -768,7 +768,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 35,
|
||||
"id": "ef7a9e7e",
|
||||
"id": "abfe8383",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -790,7 +790,7 @@
|
|||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "da723740",
|
||||
"id": "d899dd6f",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"#### Recall"
|
||||
|
|
@ -799,7 +799,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 36,
|
||||
"id": "cb77bf58",
|
||||
"id": "15d30ae5",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -821,7 +821,7 @@
|
|||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "28867d1b",
|
||||
"id": "393c3b1c",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"#### F1 Score"
|
||||
|
|
@ -830,7 +830,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 37,
|
||||
"id": "0674e0de",
|
||||
"id": "53fa1823",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -852,7 +852,7 @@
|
|||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "da59da11",
|
||||
"id": "08b6bdc2",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"#### Confusion Matrix"
|
||||
|
|
@ -861,7 +861,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 38,
|
||||
"id": "adbdeece",
|
||||
"id": "e205d359",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -891,7 +891,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 39,
|
||||
"id": "fb50c5a4",
|
||||
"id": "4ec777ac",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -929,7 +929,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 40,
|
||||
"id": "2f0d536a",
|
||||
"id": "9c53a0a7",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
|
|
@ -940,7 +940,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 41,
|
||||
"id": "dddf5fe8",
|
||||
"id": "c47e7c69",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -970,7 +970,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 42,
|
||||
"id": "44537aae",
|
||||
"id": "ef09fc40",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -1006,7 +1006,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "57d96f56",
|
||||
"id": "6f9816f1",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
|
|
@ -1028,7 +1028,7 @@
|
|||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.8.5"
|
||||
"version": "3.8.10"
|
||||
}
|
||||
},
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@ -3,7 +3,7 @@
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@ -67,7 +67,7 @@
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@ -121,7 +121,7 @@
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@ -147,7 +147,7 @@
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"**How to fix this error**:\n",
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@ -160,7 +160,7 @@
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@ -647,7 +647,7 @@
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@ -675,7 +675,7 @@
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@ -703,7 +703,7 @@
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@ -714,7 +714,7 @@
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|
@ -724,7 +724,7 @@
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|
@ -753,7 +753,7 @@
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|
@ -769,7 +769,7 @@
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@ -809,7 +809,7 @@
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@ -874,7 +874,7 @@
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@ -946,7 +946,7 @@
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@ -989,7 +989,7 @@
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@ -1013,7 +1013,7 @@
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|
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|
|
|
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|
|
@ -3,7 +3,7 @@
|
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@ -15,7 +15,7 @@
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|
|
@ -37,7 +37,7 @@
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|
@ -56,7 +56,7 @@
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|
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|
|
@ -67,7 +67,7 @@
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|
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|
|
@ -78,7 +78,7 @@
|
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|
|
@ -117,7 +117,7 @@
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|
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|
|
@ -125,7 +125,7 @@
|
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|
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|
|
@ -141,7 +141,7 @@
|
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|
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|
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|
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|
|
@ -196,7 +196,7 @@
|
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|
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|
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|
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|
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|
|
@ -212,7 +212,7 @@
|
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|
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|
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|
|
@ -229,7 +229,7 @@
|
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|
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|
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|
|
@ -241,7 +241,7 @@
|
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|
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|
|
@ -295,7 +295,7 @@
|
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|
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|
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|
|
@ -306,7 +306,7 @@
|
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|
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|
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|
|
@ -338,7 +338,7 @@
|
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|
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|
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|
|
@ -360,7 +360,7 @@
|
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|
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|
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|
|
@ -384,7 +384,7 @@
|
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|
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|
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|
|
@ -406,7 +406,7 @@
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||||
}
|
||||
},
|
||||
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|
||||
|
|
|
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|
|
@ -3,7 +3,7 @@
|
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|
|
@ -35,7 +35,7 @@
|
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|
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|
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|
|
@ -54,7 +54,7 @@
|
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|
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|
|
@ -77,7 +77,7 @@
|
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|
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|
|
@ -135,7 +135,7 @@
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|
|
@ -155,7 +155,7 @@
|
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|
@ -211,7 +211,7 @@
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|
@ -230,7 +230,7 @@
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|
@ -240,7 +240,7 @@
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|
@ -250,7 +250,7 @@
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@ -268,7 +268,7 @@
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|
|
@ -278,7 +278,7 @@
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@ -296,7 +296,7 @@
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|
||||
|
|
@ -321,7 +321,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 20,
|
||||
"id": "25729dda",
|
||||
"id": "fda2e601",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -61840,7 +61840,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "303c0850",
|
||||
"id": "d1125102",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
|
|
@ -61862,7 +61862,7 @@
|
|||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.8.5"
|
||||
"version": "3.8.10"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -3,7 +3,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 1,
|
||||
"id": "30758151",
|
||||
"id": "7528c5d7",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
|
|
@ -19,7 +19,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 2,
|
||||
"id": "1365458a",
|
||||
"id": "5aa0ab63",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -94,7 +94,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 3,
|
||||
"id": "cef98b83",
|
||||
"id": "c0453d68",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
|
|
@ -106,7 +106,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 4,
|
||||
"id": "86f1c9b4",
|
||||
"id": "685f2966",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
|
|
@ -146,7 +146,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 5,
|
||||
"id": "ab518f47",
|
||||
"id": "57b2847d",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
|
|
@ -192,7 +192,7 @@
|
|||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "a0c1292b",
|
||||
"id": "5784fe87",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
|
|
@ -214,7 +214,7 @@
|
|||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.8.5"
|
||||
"version": "3.8.10"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -0,0 +1,276 @@
|
|||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 1,
|
||||
"id": "2288179b",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stderr",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"100%|██████████| 768/768 [01:11<00:00, 10.72it/s]\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"import os\n",
|
||||
"from glob import glob\n",
|
||||
"import pandas as pd\n",
|
||||
"from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
|
||||
"from sklearn.pipeline import Pipeline\n",
|
||||
"from sklearn.decomposition import PCA, KernelPCA\n",
|
||||
"from sklearn.preprocessing import (StandardScaler, \n",
|
||||
" MinMaxScaler, \n",
|
||||
" MaxAbsScaler,\n",
|
||||
" PowerTransformer,\n",
|
||||
" Binarizer)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier\n",
|
||||
"from sklearn.model_selection import cross_validate\n",
|
||||
"from sklearn.metrics import classification_report, accuracy_score\n",
|
||||
"import numpy as np\n",
|
||||
"import matplotlib.pyplot as plt\n",
|
||||
"from math import isqrt\n",
|
||||
"import pickle\n",
|
||||
"from tqdm import tqdm\n",
|
||||
"import os\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"os.environ['TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH'] = 'true'\n",
|
||||
"os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '2'\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"def load_data(user_filter=None):\n",
|
||||
" dic_data = []\n",
|
||||
" \n",
|
||||
" for p in tqdm(glob('/opt/iui-datarelease3-sose2021/*.csv')):\n",
|
||||
" path = p\n",
|
||||
" filename = path.split('/')[-1]\n",
|
||||
" user = int(filename.split('_')[0][1:])\n",
|
||||
" if (user_filter):\n",
|
||||
" if (user != user_filter):\n",
|
||||
" continue\n",
|
||||
" scenario = filename.split('_')[1][len('Scenario'):]\n",
|
||||
" heightnorm = filename.split('_')[2][len('HeightNormalization'):] == 'True'\n",
|
||||
" armnorm = filename.split('_')[3][len('ArmNormalization'):] == 'True'\n",
|
||||
" rep = int(filename.split('.')[0].split('_')[4][len('Repetition'):])\n",
|
||||
" session = filename.split('_')[5][len('Session'):]\n",
|
||||
" session = session.split('.')[0]\n",
|
||||
" \n",
|
||||
" data = pd.read_csv(path)\n",
|
||||
" dic_data.append(\n",
|
||||
" {\n",
|
||||
" 'filename': path,\n",
|
||||
" 'user': user,\n",
|
||||
" 'scenario': scenario,\n",
|
||||
" 'heightnorm': heightnorm,\n",
|
||||
" 'armnorm': armnorm,\n",
|
||||
" 'rep': rep,\n",
|
||||
" 'session': session,\n",
|
||||
" 'data': data \n",
|
||||
" \n",
|
||||
" }\n",
|
||||
" )\n",
|
||||
" return dic_data\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"dic_data = load_data()"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 2,
|
||||
"id": "3df066af",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"\n",
|
||||
"# dataP = pd.DataFrame.from_dict(fil_dic_data) #pandas Dataframe Form mit 'data0' nur die daten\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"# tempP = dataP['data']\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"# tempP = tempP[0].drop(columns=['Scenario','HeightNormalization','ArmNormalization','LeftHandTrackingAccuracy','RightHandTrackingAccuracy']) #P without String Data\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 3,
|
||||
"id": "30296cad",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"fil_dic_data = []\n",
|
||||
"for d in dic_data:\n",
|
||||
" if d['scenario'] == 'Sorting':\n",
|
||||
" if d['heightnorm'] == d['armnorm']:\n",
|
||||
" fil_dic_data.append(d)"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "7a808f50",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Test\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 4,
|
||||
"id": "dc206ded",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"min_Max = MinMaxScaler()\n",
|
||||
"standard = StandardScaler()\n",
|
||||
"max_Abs = MaxAbsScaler()\n",
|
||||
"binarizer = Binarizer()\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 5,
|
||||
"id": "cf5b5695",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"session_data_1 = []\n",
|
||||
"session_data_2 = []\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"user_data_1 = []\n",
|
||||
"user_data_2 = []\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"data_1 = []\n",
|
||||
"data_2 = []\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"for a in fil_dic_data:\n",
|
||||
" if(a['session'] == '1'): ## Daten aus session 1 für train\n",
|
||||
" session_data_1.append(a)\n",
|
||||
" \n",
|
||||
" if(a['session'] == '2'): ## Daten aus Session 2 zum validaten\n",
|
||||
" session_data_2.append(a)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"for b in session_data_1:\n",
|
||||
" user_data_1.append(b['user']) ## Label zu 1 \n",
|
||||
" data_1.append(a['data'])\n",
|
||||
" \n",
|
||||
"for c in session_data_2:\n",
|
||||
" user_data_2.append(b['user']) ## Label zu 2\n",
|
||||
" data_2.append(a['data'])\n",
|
||||
" \n",
|
||||
" \n",
|
||||
" "
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 6,
|
||||
"id": "82465bca",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stderr",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"100%|██████████| 96/96 [00:00<00:00, 575.65it/s]\n",
|
||||
"100%|██████████| 96/96 [00:00<00:00, 646.85it/s]\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"dataF_1 = [] ## Filtered Data session 1\n",
|
||||
"dataF_2 = [] ## Filtered Data session 2\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"temp_1 = [] ## Temp Holder für 1\n",
|
||||
"temp_2 = [] ## Temp Holder für 2\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"counter = 0 ## Counter für Einspeisen der Daten\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"for a in data_1:\n",
|
||||
" temp_1.append(pd.DataFrame(a))\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"for b in data_2:\n",
|
||||
" temp_2.append(pd.DataFrame(b))\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"for c in tqdm(temp_1):\n",
|
||||
" dataF_1.append(c.drop(columns=['Scenario','HeightNormalization','ArmNormalization','LeftHandTrackingAccuracy','RightHandTrackingAccuracy','Unnamed: 0', 'FrameID','participantID','Repetition']))\n",
|
||||
" counter +=1\n",
|
||||
" \n",
|
||||
"counter = 0\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"for d in tqdm(temp_2):\n",
|
||||
" dataF_2.append(c.drop(columns=['Scenario','HeightNormalization','ArmNormalization','LeftHandTrackingAccuracy','RightHandTrackingAccuracy','Unnamed: 0', 'FrameID','participantID','Repetition']))\n",
|
||||
" counter +=1\n",
|
||||
" \n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 7,
|
||||
"id": "a6f7076e",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stderr",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"100%|██████████| 96/96 [00:03<00:00, 25.87it/s]\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"minD = [] ## normalisierte Daten durch Minmax\n",
|
||||
"staD = [] ## normalisierte Daten durch Standard\n",
|
||||
"maxD = [] ## normalisierte Daten durch MaxAbs\n",
|
||||
"binD = [] ## normalisierte Daten durch binarizer\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"for i in tqdm(dataF_1):\n",
|
||||
" minD.append( min_Max.fit_transform(i))\n",
|
||||
" staD.append(standard.fit_transform(i))\n",
|
||||
" maxD.append(max_Abs.fit_transform(i))\n",
|
||||
" binD.append(binarizer.fit_transform(i))\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 8,
|
||||
"id": "94676652",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
|
||||
"x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(minD,user_data_1,random_state=2)"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "14a4abe1",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Classi"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"metadata": {
|
||||
"kernelspec": {
|
||||
"display_name": "Python 3",
|
||||
"language": "python",
|
||||
"name": "python3"
|
||||
},
|
||||
"language_info": {
|
||||
"codemirror_mode": {
|
||||
"name": "ipython",
|
||||
"version": 3
|
||||
},
|
||||
"file_extension": ".py",
|
||||
"mimetype": "text/x-python",
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.8.10"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 5
|
||||
}
|
||||
File diff suppressed because one or more lines are too long
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