Classificação com KNN
Neste exercício, você vai explorar um subconjunto do Large Movie Review Dataset.
As variáveis X_train, X_test, y_train e y_test já estão carregadas no ambiente. As variáveis X contêm features baseadas nas palavras das resenhas de filmes, e as variáveis y contêm os rótulos indicando se o sentimento da resenha é positivo (+1) ou negativo (-1).
Este curso aborda vários conceitos que você pode ter esquecido. Se precisar de um lembrete rápido, baixe o scikit-learn Cheat Sheet e deixe-o à mão!
Este exercício faz parte do curso
Classificadores Lineares em Python
Instruções do exercício
- Crie um modelo KNN com hiperparâmetros padrão.
- Ajuste (fit) o modelo.
- Imprima a previsão para o exemplo de teste 0.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
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)