Chia và kiểm tra dữ liệu Auto MPG để dự đoán hiệu suất nhiên liệu với TensorFlow

TensorFlow (Google) framework học máy mã nguồn mở, tối ưu bằng NumPy và tensor. Hỗ trợ mạng nơ-ron sâu, scalable, nhiều dataset.

Tensor: mảng đa chiều trong đồ thị luồng dữ liệu.

Bài toán hồi quy: dự đoán biến liên tục. Dữ liệu Auto MPG: xe hơi thập niên 70-80. Dự đoán MPG.

Chạy trên Google Colab (Python trên trình duyệt, GPU miễn phí).

Ví dụ

print("Chia tập train và test")
train_dataset = dataset.sample(frac=0.7, random_state=0)
test_dataset = dataset.drop(train_dataset.index)

print("Trực quan hóa dữ liệu train")
sns.pairplot(train_dataset[['MPG', 'Cylinders', 'Displacement', 'Weight']], diag_kind='kde')

print("Thống kê dữ liệu")
train_dataset.describe().transpose()

Nguồn mã: TensorFlow Regression Tutorial

Đầu ra

Chia tập train và test
Trực quan hóa dữ liệu train
Thống kê dữ liệu

Chia và kiểm tra dữ liệu Auto MPG để dự đoán hiệu suất nhiên liệu với TensorFlow

Giải thích

Sau làm sạch dữ liệu, chia train/test.
70% dữ liệu train, 30% test.
Trực quan hóa dữ liệu train bằng seaborn pairplot (kde trên đường chéo).
Hiển thị thống kê: count, mean, median... qua describe().