discrimintools.datasets.load_autos

discrimintools.datasets.load_autos(element='train')

Autos dataset

Parameters:

element (str, default = ‘train’) – The dataset to load. Possible values are:

• ‘train’ for training dataset.

• ‘test’ for testing dataset.

Returns:

autos – The autos dataset.

Return type:

DataFrame of shape (n_samples, n_columns)

References

[1] Saporta Gilbert (2011), « Probabilités, Analyse des données et Statistiques », Editions TECHNIP, 3ed.

[2] Ricco Rakotomalala (2020), « Pratique Des Méthodes Factorielles avec Python », Version 1.0, Université Lumière Lyon 2.

Examples

>>> from discrimintools.datasets import load_autos
>>> from discrimintools import DISCRIM
>>> D = load_autos("train") # load training data
>>> y, X = D["Finition"], D.drop(columns=["Finition"]) # split into X and y
>>> clf = DISCRIM(classes=("M","B","TB"))
>>> clf.fit(X,y)
DISCRIM(priors='prop',classes=('M','B','TB'))