You can not select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
ML-For-Beginners/translations/vi/2-Regression/4-Logistic/notebook.ipynb

269 lines
9.1 KiB

This file contains ambiguous Unicode characters!

This file contains ambiguous Unicode characters that may be confused with others in your current locale. If your use case is intentional and legitimate, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to highlight these characters.

{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## Các Loại Bí Ngô và Màu Sắc\n",
"\n",
"Tải các thư viện cần thiết và tập dữ liệu. Chuyển dữ liệu thành một dataframe chứa một phần dữ liệu:\n",
"\n",
"Hãy xem xét mối quan hệ giữa màu sắc và loại bí ngô.\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/html": [
"<div>\n",
"<style scoped>\n",
" .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
" vertical-align: middle;\n",
" }\n",
"\n",
" .dataframe tbody tr th {\n",
" vertical-align: top;\n",
" }\n",
"\n",
" .dataframe thead th {\n",
" text-align: right;\n",
" }\n",
"</style>\n",
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
" <thead>\n",
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
" <th></th>\n",
" <th>City Name</th>\n",
" <th>Type</th>\n",
" <th>Package</th>\n",
" <th>Variety</th>\n",
" <th>Sub Variety</th>\n",
" <th>Grade</th>\n",
" <th>Date</th>\n",
" <th>Low Price</th>\n",
" <th>High Price</th>\n",
" <th>Mostly Low</th>\n",
" <th>...</th>\n",
" <th>Unit of Sale</th>\n",
" <th>Quality</th>\n",
" <th>Condition</th>\n",
" <th>Appearance</th>\n",
" <th>Storage</th>\n",
" <th>Crop</th>\n",
" <th>Repack</th>\n",
" <th>Trans Mode</th>\n",
" <th>Unnamed: 24</th>\n",
" <th>Unnamed: 25</th>\n",
" </tr>\n",
" </thead>\n",
" <tbody>\n",
" <tr>\n",
" <th>0</th>\n",
" <td>BALTIMORE</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>24 inch bins</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>4/29/17</td>\n",
" <td>270.0</td>\n",
" <td>280.0</td>\n",
" <td>270.0</td>\n",
" <td>...</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>E</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>1</th>\n",
" <td>BALTIMORE</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>24 inch bins</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>5/6/17</td>\n",
" <td>270.0</td>\n",
" <td>280.0</td>\n",
" <td>270.0</td>\n",
" <td>...</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>E</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>2</th>\n",
" <td>BALTIMORE</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>24 inch bins</td>\n",
" <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>9/24/16</td>\n",
" <td>160.0</td>\n",
" <td>160.0</td>\n",
" <td>160.0</td>\n",
" <td>...</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>N</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>3</th>\n",
" <td>BALTIMORE</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>24 inch bins</td>\n",
" <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>9/24/16</td>\n",
" <td>160.0</td>\n",
" <td>160.0</td>\n",
" <td>160.0</td>\n",
" <td>...</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>N</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>4</th>\n",
" <td>BALTIMORE</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>24 inch bins</td>\n",
" <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>11/5/16</td>\n",
" <td>90.0</td>\n",
" <td>100.0</td>\n",
" <td>90.0</td>\n",
" <td>...</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>N</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" </tr>\n",
" </tbody>\n",
"</table>\n",
"<p>5 rows × 26 columns</p>\n",
"</div>"
],
"text/plain": [
" City Name Type Package Variety Sub Variety Grade Date \\\n",
"0 BALTIMORE NaN 24 inch bins NaN NaN NaN 4/29/17 \n",
"1 BALTIMORE NaN 24 inch bins NaN NaN NaN 5/6/17 \n",
"2 BALTIMORE NaN 24 inch bins HOWDEN TYPE NaN NaN 9/24/16 \n",
"3 BALTIMORE NaN 24 inch bins HOWDEN TYPE NaN NaN 9/24/16 \n",
"4 BALTIMORE NaN 24 inch bins HOWDEN TYPE NaN NaN 11/5/16 \n",
"\n",
" Low Price High Price Mostly Low ... Unit of Sale Quality Condition \\\n",
"0 270.0 280.0 270.0 ... NaN NaN NaN \n",
"1 270.0 280.0 270.0 ... NaN NaN NaN \n",
"2 160.0 160.0 160.0 ... NaN NaN NaN \n",
"3 160.0 160.0 160.0 ... NaN NaN NaN \n",
"4 90.0 100.0 90.0 ... NaN NaN NaN \n",
"\n",
" Appearance Storage Crop Repack Trans Mode Unnamed: 24 Unnamed: 25 \n",
"0 NaN NaN NaN E NaN NaN NaN \n",
"1 NaN NaN NaN E NaN NaN NaN \n",
"2 NaN NaN NaN N NaN NaN NaN \n",
"3 NaN NaN NaN N NaN NaN NaN \n",
"4 NaN NaN NaN N NaN NaN NaN \n",
"\n",
"[5 rows x 26 columns]"
]
},
"execution_count": 1,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"import pandas as pd\n",
"import numpy as np\n",
"\n",
"full_pumpkins = pd.read_csv('../data/US-pumpkins.csv')\n",
"\n",
"full_pumpkins.head()\n"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"\n---\n\n**Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm**: \nTài liệu này đã được dịch bằng dịch vụ dịch thuật AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Mặc dù chúng tôi cố gắng đảm bảo độ chính xác, xin lưu ý rằng các bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc sự không chính xác. Tài liệu gốc bằng ngôn ngữ bản địa nên được coi là nguồn tham khảo chính thức. Đối với các thông tin quan trọng, nên sử dụng dịch vụ dịch thuật chuyên nghiệp từ con người. Chúng tôi không chịu trách nhiệm cho bất kỳ sự hiểu lầm hoặc diễn giải sai nào phát sinh từ việc sử dụng bản dịch này.\n"
]
}
],
"metadata": {
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"language": "python",
"name": "python3"
},
"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
"version": 3
},
"file_extension": ".py",
"mimetype": "text/x-python",
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.11.1"
},
"metadata": {
"interpreter": {
"hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
}
},
"orig_nbformat": 2,
"coopTranslator": {
"original_hash": "dee08c2b49057b0de8b6752c4dbca368",
"translation_date": "2025-09-06T13:26:53+00:00",
"source_file": "2-Regression/4-Logistic/notebook.ipynb",
"language_code": "vi"
}
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 2
}