課後練習 12

題目敘述與分數比率

• (10%)上週參加快問快答或到課。
• (90%)請將下列範例中，訓練資料的 sample 個數分別修改為 5000、10000、15000、20000、25000，並繪製 sample 個數與執行時間的關係圖。

  import numpy as np
  from sklearn.datasets import make_circles
  from sklearn.svm import SVC
  
  x_train, y_train = make_circles(n_samples=1000, shuffle=True, noise=0.1)
  
  model = SVC()
  model.fit(x_train, y_train)
  

  • 除了實際數據的不同以外，你的圖片請盡可能的與此相似，愈相似則教師想問你的問題可能就會愈少：
    
  • 你必須只使用一個 py 檔案完成此題目。
  • 如果你的電腦在 25000 個 sample 的情況下會跑超過 10 秒，則可以適當的減少最大的 sample 個數，以使其盡可能接近但又不會超過 10 秒；唯仍須測試五個不同的 sample 個數，並使所有要測試的 sample 個數保持等差數列。

注意事項

• 本週僅允許使用該範例有 import 的函式庫，time 函式庫，以及 matplotlib。
• 完成後，請將程式與圖片，以附件方式在 eeclass 專區繳交。
• 若看到你的繳交已被批改，就代表你已取得分數。若教師認為有必要請你來說明，會另外通知你於 06/05 前來課堂。
• 本次練習不接受遲交。