Главная

Изучите распределение признака Оценка качества питания на тренировочных данных: посчитайте частоту появления каждого класса в абсолютных величинах.

# импортируем библиотеки и объявляем константы
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

RANDOM_STATE = 42
TEST_SIZE = 0.25

# считываем данные из CSV-файла
df_full = pd.read_csv('railway_full.csv')

# делим данные на входные и целевые
X = df_full.drop(['Удовлетворён предоставленной услугой'], axis=1)
y = df_full['Удовлетворён предоставленной услугой']

# делим данные на тренировочные и тестовые
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X,
    y,
    test_size=TEST_SIZE,
    random_state=RANDOM_STATE,
    stratify=y)

# изучите распределение признака 'Оценка качества питания'
# в абсолютных величинах на тренировочной выборке
print(X_train['Оценка качества питания'].value_counts())