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Bài tập

k-Nearest Neighbors: Fit

इस अभ्यास में, आप churn_df डेटासेट का उपयोग करके अपना पहला classification मॉडल बनाएँगे, जिसे इस अध्याय के शेष भाग के लिए पहले से प्रीलोड किया गया है.

टार्गेट "churn" एक सिंगल कॉलम होना चाहिए, जिसमें फीचर डेटा जितनी ही observations हों. फीचर डेटा पहले ही numpy arrays में परिवर्तित किया जा चुका है.

"account_length" और "customer_service_calls" को फीचर्स माना गया है, क्योंकि account length ग्राहक की वफ़ादारी दर्शाता है, और बार-बार customer service calls करना असंतोष का संकेत हो सकता है. दोनों ही churn के अच्छे predictors साबित हो सकते हैं.

Hướng dẫn

100 XP
  • sklearn.neighbors से KNeighborsClassifier इम्पोर्ट करें.
  • 6 neighbors के साथ knn नाम का एक KNeighborsClassifier instantiate करें.
  • .fit() मेथड का उपयोग करके क्लासिफायर को डेटा पर fit करें.