Silhouette method
पिछले लेसन में, आपने देखा कि क्लस्टर्स की अलग-अलग संख्या आपके K-Means एल्गोरिदम के प्रदर्शन को कैसे प्रभावित करती है। इंटरव्यू के संदर्भ में यह खास मायने रखता है, क्योंकि क्लस्टर्स की इष्टतम संख्या ही सबसे अच्छे नतीजे देती है.
इस अभ्यास में, आप sklearn.metrics के silhouette_score() फंक्शन का उपयोग करेंगे, जिसे diabetes DataFrame पर चलाए गए K-Means एल्गोरिदम पर लागू करके Silhouette method के जरिए इष्टतम क्लस्टर्स की संख्या खोजेंगे। ध्यान दें, स्कोर निकालते समय आप euclidian distance का उपयोग करेंगे ताकि इसकी तुलना Elbow method से की जा सके.
फीचर मैट्रिक्स X, जिसका उपयोग आप K-Means मॉडल्स को ट्रेन करने के लिए करेंगे, आपके लिए बना दिया गया है.
आप पाइपलाइन में उसी स्थान पर हैं जहाँ पिछले कुछ अभ्यासों में थे, लेकिन यहाँ आप predicting भी जोड़ेंगे:
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Python में Machine Learning इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
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# Import modules
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