KNN 분류
이 연습 문제에서는 Large Movie Review Dataset의 일부를 살펴보겠습니다.
X_train, X_test, y_train, y_test 변수는 이미 환경에 로드되어 있어요. X 변수에는 영화 리뷰의 단어를 기반으로 만든 특성이, y 변수에는 리뷰 감성이 긍정(+1)인지 부정(-1)인지에 대한 레이블이 들어 있습니다.
이 강의에서는 잊고 있던 개념을 많이 다룹니다. 빠르게 복습하고 싶을 때는 scikit-learn 치트시트를 내려받아 곁에 두고 활용해 보세요!
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 선형 분류기
연습 안내
- 기본 하이퍼파라미터로 KNN 모델을 만드세요.
- 모델을 학습(fit)하세요.
- 테스트 예제 0에 대한 예측값을 출력하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
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)