UFOデータセットでモデリング（その1）
この演習では、UFOの目撃がどの国で起きたかを予測するために、k-nearest neighbor モデルを作成します。X データセットには、対数正規化した秒数の列、ワンホットエンコードした type の各列、さらに目撃が起きた月と年が含まれています。y ラベルはエンコード済みの国の列で、1 は "us"、0 は "ca" を表します。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶMachine Learningの前処理
演習の手順
Xセットの.columnsを出力します。- 訓練用とテスト用でラベルのクラス分布が同じになるように
Xとyを分割し、random_stateは42にします。 - 訓練データに
knnを適合させます。 knnモデルのテスト精度を出力します。
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。
# 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(____)