Schauen wir uns an, was mit der Genauigkeit deines Modells passieren kann, wenn du Daten modellierst, ohne sie vorher in irgendeiner Form zu standardisieren.

Hier haben wir einen Teil des wine-Datensatzes. Eine der Spalten, Proline, hat im Vergleich zu den anderen Spalten eine extrem hohe Varianz. Das ist ein Beispiel, bei dem eine Technik wie die Log-Normalisierung hilfreich wäre – dazu lernst du im nächsten Abschnitt mehr.

Der Trainingsprozess für Modelle in scikit-learn sollte dir inzwischen vertraut sein, daher gehen wir hier nicht zu sehr ins Detail. Du hast bereits ein k-Nearest-Neighbors-Modell (knn) sowie die X- und y-Mengen, die du zum Fitten und Bewerten brauchst.

Standardisierte Daten und Modellierung

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