시작하기무료로 시작하기

UFO 데이터셋 모델링, 1부

이번 연습에서는 k-최근접 이웃 모델을 만들어 UFO 목격이 어느 국가에서 발생했는지 예측해 보겠습니다. X 데이터셋에는 로그 정규화된 seconds 열, 원-핫 인코딩된 type 열들, 그리고 목격이 발생한 month와 year가 들어 있습니다. y 레이블은 인코딩된 country 열로, 1"us", 0"ca"를 의미합니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 Machine Learning 전처리

강의 보기

연습 안내

  • X.columns를 출력하세요.
  • 훈련 세트와 테스트 세트에서 레이블의 클래스 분포가 동일하게 유지되도록 Xy를 분할하고, random_state42로 사용하세요.
  • 훈련 데이터에 knn을 학습시키세요.
  • knn 모델의 테스트 세트 정확도를 출력하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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(____)
코드 편집 및 실행