7eaddd9a54
ML - устранение неточностей и багов ML - оптимизация производительности DecisionTreeRegressor.Fit, RandomForestRegressor.Fit ML - тесты
22 lines
809 B
ObjectPascal
22 lines
809 B
ObjectPascal
// В этом примере строится гистограмма одного признака датасета Iris.
|
||
//
|
||
// Гистограмма показывает, как распределены значения признака
|
||
// и в каких диапазонах они встречаются чаще.
|
||
|
||
uses MLABC, PlotML;
|
||
|
||
begin
|
||
var ds := Datasets.Iris;
|
||
var df := ds.Data;
|
||
|
||
// Берем длину лепестка.
|
||
var petalLength := df.ToVector('petal_length');
|
||
|
||
Println('Гистограмма признака petal_length');
|
||
Println;
|
||
Println('Гистограмма помогает увидеть распределение значений признака.');
|
||
|
||
Plot.Hist(petalLength, bins := 12);
|
||
Plot.SetLabels('Iris: histogram', 'petal_length', 'count');
|
||
end.
|