แมชชีนเลิร์นนิงเกี่ยวข้องกับการสร้างแบบจำลองจากข้อมูล และการสรุปข้อมูลที่ไม่เคยเห็นมาก่อน ข้อมูลที่ป้อนให้กับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงควรเป็นแบบที่ระบบควรเข้าใจอย่างถูกต้อง เพื่อให้สามารถตีความข้อมูลและให้ผลลัพธ์ได้
การแสดงข้อมูลเป็นขั้นตอนที่สำคัญ เนื่องจากช่วยให้เข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นในข้อมูลโดยไม่ต้องดูตัวเลขจริงและทำการคำนวณที่ซับซ้อน
อินเทอร์เฟซนี้ช่วยในการปรับแต่งและควบคุมชนิดของข้อมูลและลักษณะการทำงานของข้อมูลเมื่อใช้ตัวกรองบางตัว ฟังก์ชัน 'despine' สามารถใช้เพื่อลบแกนของแกนพื้นหลังในขณะที่แสดงข้อมูลด้วยสายตาบนคอนโซล ให้เราดูตัวอย่างการลบแกนแกนพื้นหลัง -
ตัวอย่าง
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
def sin_plot(flip=1):
x = np.linspace(0, 14, 99)
for i in range(1, 5):
plt.plot(x, np.sin(x + i * .59) * (11 - i) * flip)
import seaborn as sb
sb.set_style("white")
print("The data is being plotted ")
sin_plot()
sb.despine()
plt.show() ผลลัพธ์
คำอธิบาย
- นำเข้าแพ็คเกจที่จำเป็น
- ข้อมูลอินพุตถูกสร้างขึ้นโดยใช้ฟังก์ชันที่ผู้ใช้กำหนดชื่อ 'sine_plot'
- ฟังก์ชัน 'despine' ใช้เพื่อลบแกนของแกนพื้นหลังออกจากโครงเรื่อง
- ข้อมูลนี้ถูกกำหนดให้พล็อตโดยใช้ห้องสมุด Seaborn
- ข้อมูลภาพนี้จะแสดงบนคอนโซล
