KNNによる分類
この演習では、Large Movie Review Dataset の一部を扱います。
変数 X_train、X_test、y_train、y_test はすでに環境に読み込まれています。X には映画レビューの単語に基づく特徴量が、y にはレビューの感情がポジティブ（+1）かネガティブ（-1）かのラベルが入っています。
このコースでは、忘れているかもしれない概念も多く登場します。必要になったら、scikit-learn チートシート をダウンロードして手元に置いておくと便利です。
この演習はコースの一部です
Python で学ぶ線形分類器
演習の手順
- 既定のハイパーパラメータで KNN モデルを作成します。
- モデルを学習させます（fit します）。
- テストデータのサンプル 0 に対する予測を出力します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
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)