UFO डेटासेट पर मॉडलिंग, भाग 1
इस अभ्यास में, आप k-nearest neighbor मॉडल बनाएँगे ताकि यह प्रेडिक्ट किया जा सके कि UFO देखे जाने की घटना किस देश में हुई। X डेटासेट में log-normalized seconds कॉलम, one-hot encoded type कॉलम, और साथ ही वह month और year शामिल हैं जब sighting हुई। y लेबल encoded country कॉलम हैं, जहाँ 1 का मतलब "us" और 0 का मतलब "ca" है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Machine Learning के लिए Preprocessing
अभ्यास निर्देश
Xसेट की.columnsप्रिंट करें.Xऔरyसेट को स्प्लिट करें ताकि training और test सेट में लेबल की class distribution समान बनी रहे, औरrandom_stateको42रखें.- training डेटा पर
knnफिट करें. knnमॉडल की test सेट accuracy प्रिंट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Take a look at the features in the X set of data
print(____)
# Split the X and y sets
X_train, X_test, y_train, y_test = ____
# Fit knn to the training sets
knn.____
# Print the score of knn on the test sets
print(____)