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k-최근접 이웃: 모델 학습

이 연습 문제에서는 챕터 전체에서 미리 로드된 churn_df 데이터셋을 사용해 첫 번째 분류 모델을 만들어 보겠습니다.

타깃인 "churn"은 특성 데이터와 관측치 수가 같은 단일 열이어야 합니다. 특성 데이터는 이미 numpy 배열로 변환돼 있습니다.

"account_length"와 "customer_service_calls"는 각각 계정 유지 기간은 고객 충성도를, 잦은 고객센터 문의는 불만족을 나타낼 수 있어 이탈을 예측하는 데 도움이 되므로 특성으로 사용합니다.

Instrucţiuni

100 XP
  • sklearn.neighbors에서 KNeighborsClassifier를 임포트하세요.
  • 이웃 수를 6으로 하여 knn이라는 KNeighborsClassifier 인스턴스를 생성하세요.
  • .fit() 메서드를 사용해 분류기를 데이터에 학습시키세요.