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k-Nearest Neighbors: Predict

अब जब आपने एक KNN क्लासिफायर फिट कर लिया है, तो आप इसका उपयोग नए डेटा पॉइंट्स के लेबल प्रेडिक्ट करने के लिए कर सकते हैं। उपलब्ध सारा डेटा ट्रेनिंग के लिए इस्तेमाल किया गया था, लेकिन सौभाग्य से, नए ऑब्ज़र्वेशन उपलब्ध हैं। इन्हें आपके लिए X_new के रूप में प्रीलोड किया गया है.

पिछले अभ्यास में आपने जो मॉडल knn बनाया था और डेटा पर फिट किया था, वह भी आपके लिए प्रीलोड है। आप अपने क्लासिफायर का उपयोग करके नए डेटा पॉइंट्स के एक सेट के लेबल प्रेडिक्ट करेंगे:

X_new = np.array([[30.0, 17.5],
                  [107.0, 24.1],
                  [213.0, 10.9]])

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

scikit-learn के साथ Supervised Learning

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • knn मॉडल का उपयोग करते हुए अनदेखे फीचर्स X_new के टार्गेट वैल्यू प्रेडिक्ट करके y_pred बनाइए.
  • प्रेडिक्शंस के इस सेट के प्रेडिक्टेड लेबल प्रिंट कीजिए.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Predict the labels for the X_new
y_pred = ____

# Print the predictions
print("Predictions: {}".format(____))
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