Всем привет! Требуется выполнить след. задание:

1) Загрузите обучающую и тестовую выборки из файлов perceptron-train.csv и perceptron-test.csv. Целевая переменная записана в первом столбце, признаки — во втором и третьем.
2) Обучите персептрон со стандартными параметрами и random_state=241.
3) Подсчитайте качество (долю правильно классифицированных объектов, accuracy) полученного классификатора на тестовой выборке.
4) Нормализуйте обучающую и тестовую выборку с помощью класса StandardScaler.
5) Обучите персептрон на новых выборках. Найдите долю правильных ответов на тестовой выборке.
6) Найдите разность между качеством на тестовой выборке после нормализации и качеством до нее. Это число и будет ответом на задание.

И моя реализация задачи

import pandas
from sklearn.linear_model import Perceptron
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

data_test = pandas.read_csv('perceptron-test.csv',header=None)
data_train = pandas.read_csv('perceptron-train.csv',header=None)
#
data_test.columns=['a','b','c']
data_train.columns=['a','b','c']
y_test = data_test['a']
y_train = data_train['a']
#
X_test = data_test.drop(['a'],1)
X_train = data_train.drop(['a'],1)
#
clf = Perceptron(random_state=241)
clf.fit(X_train,y_train)
#
accuracy = accuracy_score(y_test,clf.predict(X_test))
#
scaler = StandardScaler()
#
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

clf.fit(X_train_scaled,y_train)
accuracy_scaled = accuracy_score(y_test,clf.predict(X_test_scaled))

print accuracy_scaled-accuracy

Проблема в том, что система проверки задания не принимает мой ответ(правильный ответ 0,56). Можете помочь разобраться в проблеме? Спасибо!
Test
Train

Всем привет! Требуется выполнить след. задание: ```` 1) Загрузите обучающую и тестовую выборки из файлов perceptron-train.csv и perceptron-test.csv. Целевая переменная записана в первом столбце, признаки — во втором и третьем. 2) Обучите персептрон со стандартными параметрами и random_state=241. 3) Подсчитайте качество (долю правильно классифицированных объектов, accuracy) полученного классификатора на тестовой выборке. 4) Нормализуйте обучающую и тестовую выборку с помощью класса StandardScaler. 5) Обучите персептрон на новых выборках. Найдите долю правильных ответов на тестовой выборке. 6) Найдите разность между качеством на тестовой выборке после нормализации и качеством до нее. Это число и будет ответом на задание. ```` И моя реализация задачи ```` import pandas from sklearn.linear_model import Perceptron from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler data_test = pandas.read_csv('perceptron-test.csv',header=None) data_train = pandas.read_csv('perceptron-train.csv',header=None) # data_test.columns=['a','b','c'] data_train.columns=['a','b','c'] y_test = data_test['a'] y_train = data_train['a'] # X_test = data_test.drop(['a'],1) X_train = data_train.drop(['a'],1) # clf = Perceptron(random_state=241) clf.fit(X_train,y_train) # accuracy = accuracy_score(y_test,clf.predict(X_test)) # scaler = StandardScaler() # X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) clf.fit(X_train_scaled,y_train) accuracy_scaled = accuracy_score(y_test,clf.predict(X_test_scaled)) print accuracy_scaled-accuracy ```` Проблема в том, что система проверки задания не принимает мой ответ(правильный ответ 0,56). Можете помочь разобраться в проблеме? Спасибо! [Test](https://yadi.sk/i/hmrshHJW36xRTM) [Train](https://yadi.sk/i/cFzFFW-j36xRik)
447
просмотров
0
ответов
1
подписчики
Предпросмотр
введите как минимим 10 characters
WARNING: You mentioned %MENTIONS%, but they cannot see this message and will not be notified
Сохраняю...
Сохранено
Все темы будут удалено ?
Сохранены неопубликованные черновики. Нажмите для продолжения редактирования
Discard draft