Modelarea setului de date UFO, partea 1

În acest exercițiu, vei construi un model k-nearest neighbor pentru a prezice în ce țară a avut loc avistarea OZN-ului. Setul X conține coloana de secunde normalizată logaritmic, coloanele de tip codificate one-hot, precum și luna și anul în care a avut loc avistarea. Etichetele y reprezintă coloana de țară codificată, unde 1 corespunde "us", iar 0 corespunde "ca".

Acest exercițiu face parte din cursul

Preprocesare pentru Machine Learning în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Afișează .columns ale setului X.
Împarte seturile X și y, asigurându-te că distribuția claselor din etichete este aceeași în seturile de antrenament și de testare, și folosind un random_state de 42.
Antrenează modelul knn pe datele de antrenament.
Afișează acuratețea modelului knn pe setul de testare.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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(____)

Editează și rulează codul