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k-最近傍法：予測

KNN 分類器の学習が完了したので、今度はこのモデルを使って新しいデータポイントのラベルを予測しましょう。これまではすべてのデータを学習に使用しましたが、幸いなことに新しい観測値も用意されています。これらは X_new としてあらかじめ読み込まれています。

前の演習で作成・学習させたモデル knn も読み込み済みです。この分類器を使って、以下の新しいデータポイントのラベルを予測しましょう。

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

この演習はコースの一部です

scikit-learn による教師あり学習

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演習の手順

  • y_pred モデルを使って、未知の特徴量 X_new の目的変数を予測し、結果を knn に格納してください。
  • 予測されたラベルを表示してください。

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。

# Predict the labels for the X_new
y_pred = ____

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