เมื่อดาวน์โหลดชุดข้อมูลหอยเป๋าฮื้อโดยใช้ google API แล้ว ตัวอย่างข้อมูลบางส่วนสามารถแสดงบนคอนโซลโดยใช้วิธี "หัว" หากตัวเลขถูกส่งผ่านไปยังวิธีนี้ แถวหลายแถวนั้นก็จะปรากฏขึ้น โดยพื้นฐานแล้วจะแสดงแถวต่างๆ ตั้งแต่ต้น
อ่านเพิ่มเติม: TensorFlow คืออะไรและ Keras ทำงานร่วมกับ TensorFlow เพื่อสร้าง Neural Networks อย่างไร
เราจะใช้ชุดข้อมูลหอยเป๋าฮื้อซึ่งมีชุดการวัดหอยเป๋าฮื้อ หอยเป๋าฮื้อเป็นหอยทากชนิดหนึ่ง เป้าหมายคือการทำนายอายุตามการวัดอื่นๆ
เรากำลังใช้ Google Colaboratory เพื่อเรียกใช้โค้ดด้านล่าง Google Colab หรือ Colaboratory ช่วยเรียกใช้โค้ด Python บนเบราว์เซอร์และไม่ต้องมีการกำหนดค่าใดๆ และเข้าถึง GPU ได้ฟรี (หน่วยประมวลผลกราฟิก) Colaboratory สร้างขึ้นบน Jupyter Notebook
print("Few samples of abalone data")
abalone_train.head()
print("The abalone dataset is copied to another memory location")
abalone_features = abalone_train.copy()
print("The age column is deleted")
abalone_labels = abalone_features.pop('Age')
abalone_features = np.array(abalone_features)
print("The features are displayed")
print(abalone_features) เครดิตโค้ด:https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/csv
ผลลัพธ์
Few samples of abalone data The abalone dataset is copied to another memory location The age column is deleted The features are displayed [[0.435 0.335 0.11 ... 0.136 0.077 0.097] [0.585 0.45 0.125 ... 0.354 0.207 0.225] [0.655 0.51 0.16 ... 0.396 0.282 0.37 ] ... [0.53 0.42 0.13 ... 0.374 0.167 0.249] [0.395 0.315 0.105 ... 0.118 0.091 0.119] [0.45 0.355 0.12 ... 0.115 0.067 0.16 ]]
คำอธิบาย
- ตัวอย่างข้อมูลบางส่วนจะแสดงบนคอนโซลโดยใช้เมธอด 'head'
- ชุดข้อมูลถูกจัดการกับตำแหน่งหน่วยความจำอื่นเพื่อให้สามารถทำการเปลี่ยนแปลงกับชุดข้อมูลชุดใดชุดหนึ่งได้ และยังคงความเป็นต้นฉบับของชุดข้อมูลในตำแหน่งหน่วยความจำอื่นไว้
- เราถือว่าคอลัมน์ 'อายุ' ไม่เกี่ยวข้อง ดังนั้นจึงลบออกจากชุดข้อมูล
- คุณลักษณะจะแสดงเป็นเวกเตอร์
