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# Classificateurs de cuisine 1
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Dans cette leçon, vous utiliserez le jeu de données que vous avez enregistré lors de la dernière leçon, rempli de données équilibrées et propres sur les cuisines.
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Vous utiliserez ce jeu de données avec une variété de classificateurs pour _prédire une cuisine nationale donnée en fonction d'un groupe d'ingrédients_. Ce faisant, vous apprendrez davantage sur certaines des façons dont les algorithmes peuvent être utilisés pour des tâches de classification.
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## [Quiz pré-cours](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/21/)
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# Préparation
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En supposant que vous ayez terminé [la leçon 1](../1-Introduction/README.md), assurez-vous qu'un fichier _cleaned_cuisines.csv_ existe dans le dossier racine `/data` pour ces quatre leçons.
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## Exercice - prédire une cuisine nationale
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1. En travaillant dans le dossier _notebook.ipynb_ de cette leçon, importez ce fichier ainsi que la bibliothèque 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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Les données ressemblent à ceci :
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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 | indien | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
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| 1 | 1 | indien | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
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| 2 | 2 | indien | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
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| 3 | 3 | indien | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
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| 4 | 4 | indien | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |
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1. Maintenant, importez plusieurs autres bibliothèques :
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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. Divisez les coordonnées X et y en deux dataframes pour l'entraînement. `cuisine` peut être le dataframe des étiquettes :
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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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Cela ressemblera à ceci :
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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. Supprimez ce `Unnamed: 0` column and the `cuisine` column, calling `drop()`. Enregistrez le reste des données comme caractéristiques entraînables :
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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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Vos caractéristiques ressemblent à ceci :
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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 |
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**Avertissement** :
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