KNN pe date nestandardizate
Înainte de a adăuga standardizarea în fluxul tău de lucru cu scikit-learn, vei analiza mai întâi acuratețea unui model K-nearest neighbors pe setul de date wine, fără a standardiza datele.
Modelul knn, precum și seturile de date și etichete X și y au fost deja create.
Acest exercițiu face parte din cursul
Preprocesare pentru Machine Learning în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Împarte setul de date în seturi de antrenament și de testare.
- Antrenează modelul
knnpe datele de antrenament. - Afișează acuratețea modelului
knnantrenat pe setul de testare.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Split the dataset and labels into training and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = ____(____, ____, stratify=y, random_state=42)
# Fit the k-nearest neighbors model to the training data
____
# Score the model on the test data
print(____.____(____, ____))