Bonjour, quelqu'un pourrait m'aider s'il vous plait en informatique . Merci pour votre aide . 1/Compléter le script de la fonction distances_iris :
*reçoit deux paramètres en entrée :
-un dictionnaire correspondant à un iris ;
-le jeu de données dataset ;
*renvoie une liste triée par valeur de distances croissantes dont chaque élément est un tuple qui contient :
-une distance à iris (de type float) ;
-l'espèse de l'élément de dataset par rapport auquel la distance est calculée.
Ainsi, le premier tuple de cette liste doit contenir le voisin le plus proche de la fleur iris passée en paramètre.
L'instruction distances_iris(iris, dataset)[0] doit renvoyer un tuple de la forme (0.469, 'Iris-versicolor') (ce qui signifie que la fleur la plus proche de l'iris passé en paramètre est une Versicolor).
2/ Compléter le script de la fonction kppv (pour k Plus Proches Voisins):
*reçoit trois paramètres en entrée :
-un dictionnaire correspondant à un iris ;
-le jeu de données dataset ;
-un entier k correspond au nombre de voisins de iris à prendre en compte ;
*renvoie une liste de k éléments représentant les espèces des fleurs les plus proches de la fleur iris passée en paramètre
def kppv(iris, dataset, k):
pass
# Jeu de test
iris_trouvee = {'longueur_sepale': 6.5, 'largeur_sepale': 0.5, 'longueur_petale': 1.5, 'largeur_petale': 1.2, 'espece': 'inconnue2'}
assert kppv(iris_trouvee, dataset, 3) == ['Iris-setosa', 'Iris-versicolor', 'Iris-versicolor']
3/Compléter le script de la fonction espece_majoritaire :
*reçoit en paramètre une liste de chaine de caractères ;
*renvoie l'élément le plus représenté de la liste passée en paramètre.
4/Compléter le script de la fonction prediction_kppv ci-dessous qui :
*reçoit trois paramètres en entrée :
-un dictionnaire correspondant à une iris ;
-le jeu de données dataset ;
-un entier k correspond au nombre de voisins de iris à prendre en compte ;
*renvoie l'espèce prédite pour l'iris passée en paramètre.
def prediction_kppv(iris, dataset, k):
...
*reçoit deux paramètres en entrée :
-un dictionnaire correspondant à un iris ;
-le jeu de données dataset ;
*renvoie une liste triée par valeur de distances croissantes dont chaque élément est un tuple qui contient :
-une distance à iris (de type float) ;
-l'espèse de l'élément de dataset par rapport auquel la distance est calculée.
Ainsi, le premier tuple de cette liste doit contenir le voisin le plus proche de la fleur iris passée en paramètre.
L'instruction distances_iris(iris, dataset)[0] doit renvoyer un tuple de la forme (0.469, 'Iris-versicolor') (ce qui signifie que la fleur la plus proche de l'iris passé en paramètre est une Versicolor).
2/ Compléter le script de la fonction kppv (pour k Plus Proches Voisins):
*reçoit trois paramètres en entrée :
-un dictionnaire correspondant à un iris ;
-le jeu de données dataset ;
-un entier k correspond au nombre de voisins de iris à prendre en compte ;
*renvoie une liste de k éléments représentant les espèces des fleurs les plus proches de la fleur iris passée en paramètre
def kppv(iris, dataset, k):
pass
# Jeu de test
iris_trouvee = {'longueur_sepale': 6.5, 'largeur_sepale': 0.5, 'longueur_petale': 1.5, 'largeur_petale': 1.2, 'espece': 'inconnue2'}
assert kppv(iris_trouvee, dataset, 3) == ['Iris-setosa', 'Iris-versicolor', 'Iris-versicolor']
3/Compléter le script de la fonction espece_majoritaire :
*reçoit en paramètre une liste de chaine de caractères ;
*renvoie l'élément le plus représenté de la liste passée en paramètre.
4/Compléter le script de la fonction prediction_kppv ci-dessous qui :
*reçoit trois paramètres en entrée :
-un dictionnaire correspondant à une iris ;
-le jeu de données dataset ;
-un entier k correspond au nombre de voisins de iris à prendre en compte ;
*renvoie l'espèce prédite pour l'iris passée en paramètre.
def prediction_kppv(iris, dataset, k):
...
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