<jupyter_start><jupyter_text>Пример решения соревнования Сначала импортируем все нужные библиотеки.<jupyter_code>import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

%matplotlib inline<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Зашружаем обучающую выборку.<jupyter_code>df = pd.read_csv('./train.csv')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Посмотрим на нее.<jupyter_code>df.head(5)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Разобьем ее на $\textbf{X}$ и $\textbf{y}$.<jupyter_code>y = df.label
x = df.drop('label', axis=1)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Разобьем ее для **обучения** и **валидации**.<jupyter_code>x_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split(x, y, random_state=42)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Посмотрим, что представляет из себя обучающая выборка.<jupyter_code>x_train.head()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Посмотрим, как выглядит какая-нибудь картинка.<jupyter_code>plt.imshow(x_train.iloc[4].values.reshape(28,28))
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Обучим простейшую модель.<jupyter_code>clf = LogisticRegression()
%%time
clf.fit(x_train, y_train)
clf.score(x_val, y_val)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Теперь загрузим **тестовую** выборку.<jupyter_code>df = pd.read_csv('./test.csv')
df.head(5)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Для нее нам нужно сделать предсказания.<jupyter_code>y_pred = clf.predict(df)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Сохраним их в требуемом виде и скачаем в файл `submission.csv`. Осторожно, файлы перезаписываются!<jupyter_code>submission = pd.DataFrame(y_pred, columns=['label'])
submission.to_csv('submission.csv', index_label='Id')<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.1254711900915455, 'fraction_numerical': 0.005385029617662897, 'mean_word_length': 11.143790849673202, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 45, '<?xml version=': 0, '>': 45, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '11', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '504957', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 795, 'n_tokens_neox': 811, 'n_words': 100, 'path': 'Seminars/Baseline.ipynb', 'repo_name': 'svinkapeppa/Sirius_2018', 'size': '1857'}