1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Supervised Learning with scikit-learn
Connected

cvičení

k-Nearest Neighbors: trénování modelu

V tomto cvičení sestavíš svůj první klasifikační model pomocí datasetu churn_df, který bude přednahrán po celou dobu této kapitoly.

Cílová proměnná "churn" musí být jednoduchý sloupec se stejným počtem záznamů jako příznaková data. Příznaková data už byla převedena do polí numpy.

"account_length" a "customer_service_calls" jsou použity jako příznaky, protože délka účtu naznačuje loajalitu zákazníka a časté volání na zákaznickou podporu může signalizovat nespokojenost — oboje jsou dobrými prediktory odchodu zákazníka.

Pokyny

100 XP
  • Importuj KNeighborsClassifier z sklearn.neighbors.
  • Vytvoř instanci KNeighborsClassifier s názvem knn a 6 sousedy.
  • Natrénuj klasifikátor na datech pomocí metody .fit().