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# Classificatori di Cucine 1
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In questa lezione, utilizzerai il dataset che hai salvato dalla lezione precedente, pieno di dati bilanciati e puliti sulle cucine.
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Utilizzerai questo dataset con una varietà di classificatori per _prevedere una cucina nazionale data un gruppo di ingredienti_. Durante questo processo, imparerai di più su alcuni dei modi in cui gli algoritmi possono essere utilizzati per compiti di classificazione.
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## [Quiz pre-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/21/)
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# Preparazione
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Assumendo che tu abbia completato [Lezione 1](../1-Introduction/README.md), assicurati che esista un file _cleaned_cuisines.csv_ nella cartella radice `/data` per queste quattro lezioni.
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## Esercizio - prevedere una cucina nazionale
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1. Lavorando nella cartella _notebook.ipynb_ di questa lezione, importa quel file insieme alla libreria Pandas:
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```python
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import pandas as pd
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cuisines_df = pd.read_csv("../data/cleaned_cuisines.csv")
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cuisines_df.head()
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```
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I dati appaiono così:
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| | Unnamed: 0 | cuisine | almond | angelica | anise | anise_seed | apple | apple_brandy | apricot | armagnac | ... | whiskey | white_bread | white_wine | whole_grain_wheat_flour | wine | wood | yam | yeast | yogurt | zucchini |
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| --- | ---------- | ------- | ------ | -------- | ----- | ---------- | ----- | ------------ | ------- | -------- | --- | ------- | ----------- | ---------- | ----------------------- | ---- | ---- | --- | ----- | ------ | -------- |
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| 0 | 0 | indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
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| 1 | 1 | indian | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
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| 2 | 2 | indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
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| 3 | 3 | indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
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| 4 | 4 | indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |
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1. Ora, importa diverse altre librerie:
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```python
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from sklearn.linear_model import LogisticRegression
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from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
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from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report, precision_recall_curve
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from sklearn.svm import SVC
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import numpy as np
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```
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1. Dividi le coordinate X e y in due dataframe per l'addestramento. `cuisine` può essere il dataframe delle etichette:
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```python
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cuisines_label_df = cuisines_df['cuisine']
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cuisines_label_df.head()
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```
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Sarà così:
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```output
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0 indian
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1 indian
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2 indian
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3 indian
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4 indian
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Name: cuisine, dtype: object
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```
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1. Elimina `Unnamed: 0` column and the `cuisine` column, calling `drop()`. Salva il resto dei dati come caratteristiche addestrabili:
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```python
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cuisines_feature_df = cuisines_df.drop(['Unnamed: 0', 'cuisine'], axis=1)
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cuisines_feature_df.head()
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```
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Le tue caratteristiche appaiono così:
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| | almond | angelica | anise | anise_seed | apple | apple_brandy | apricot | armagnac | artemisia | artichoke | ... | whiskey | white_bread | white_wine | whole_grain_wheat_flour | wine | wood | yam | yeast | yogurt | zucchini |
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| ---: | -----: | -------: | ----: | ---------: | ----: | -----------: | ------: | -------: | --------: | --------: | ---: | ------: | ----------: | ---------: | ----------------------: | ---: | ---: | ---: | ----: | -----: | -------: |
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| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
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| 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
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| 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
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**Avvertenza**:
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