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  3. scikit-learn で学ぶ Supervised Learning
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练习

k-Nearest Neighbors：予測

KNN 分類器を学習したので、新しいデータ点のラベルを予測できます。今回は利用可能なデータはすべて学習に使いましたが、幸い新しい観測値が用意されています。これらは X_new としてあらかじめ読み込まれています。

前の演習で作成し学習させたモデル knn も、すでに読み込まれています。次の新しいデータ点の集合に対して、分類器で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]])

说明

100 XP
  • knn モデルを使って、未観測の特徴量 X_new の目的変数を予測し、y_pred を作成します。
  • 予測結果のラベルを表示します。