Главная

Изучите распределение признаков Оценка комфортности времени отправления/прибытия и Общая оценка качества предоставленной услуги на тренировочных данных, посчитав частоту появления каждой категории в абсолютных величинах.

1. Создайте список с названиями признаков.
2. Перед распределением выведите на экран название признака.
3. Посчитайте категории 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)

# создайте список столбцов для изучения
cols_ordinal_ordered = [
    'Оценка комфортности времени отправления/прибытия', 
    'Общая оценка качества предоставленной услуги'
]

for column in cols_ordinal_ordered:
    # выведите наименование столбца
    print(column)
		# изучите распределение признаков на тренировочной выборке
    print(X_train[column].value_counts(), '\n')