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练习

k-최근접 이웃: 예측

이제 KNN 분류기를 학습했으니, 이를 사용해 새로운 데이터 포인트의 레이블을 예측해 볼 수 있습니다. 사용 가능한 모든 데이터는 학습에 사용했지만, 다행히도 새로운 관측값이 준비되어 있습니다. 이들은 X_new로 미리 로드되어 있습니다.

이전 연습 문제에서 생성하고 데이터에 적합한 모델 knn도 미리 로드되어 있습니다. 이 분류기를 사용해 새로운 데이터 포인트 집합의 레이블을 예측해 보세요:

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

说明

100 XP
  • knn 모델을 사용해 보이지 않은 특성 X_new의 타깃 값을 예측하여 y_pred를 만드세요.
  • 예측 결과에 대한 레이블을 출력하세요.