KNN क्लासिफिकेशन
इस अभ्यास में आप Large Movie Review Dataset के एक सबसेट का अध्ययन करेंगे.
वैरिएबल X_train, X_test, y_train, और y_test पहले से environment में लोड हैं। X वैरिएबल्स में मूवी रिव्यू के शब्दों पर आधारित फीचर्स हैं, और y वैरिएबल्स में लेबल हैं जो बताते हैं कि रिव्यू का सेंटिमेंट positive (+1) है या negative (-1).
इस कोर्स में कई ऐसे कॉन्सेप्ट आएँगे जिन्हें आप शायद भूल गए हों। अगर आपको कभी त्वरित रिफ़्रेशर चाहिए, तो scikit-learn Cheat Sheet डाउनलोड कीजिए और पास रखिए!
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Linear Classifiers
अभ्यास निर्देश
- डिफ़ॉल्ट हाइपरपैरामीटर्स के साथ एक KNN मॉडल बनाइए.
- मॉडल को फिट कीजिए.
- टेस्ट उदाहरण 0 के लिए प्रेडिक्शन प्रिंट कीजिए.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# Create and fit the model
knn = ____
knn.____
# Predict on the test features, print the results
pred = knn.____[0]
print("Prediction for test example 0:", pred)