1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Învățare supravegheată cu scikit-learn
Connected

exercițiu

k-Nearest Neighbors: Antrenare

În acest exercițiu, vei construi primul tău model de clasificare folosind setul de date churn_df, care a fost preîncărcat pentru restul capitolului.

Variabila țintă, "churn", trebuie să fie o singură coloană cu același număr de observații ca datele de caracteristici. Datele de caracteristici au fost deja convertite în array-uri numpy.

"account_length" și "customer_service_calls" sunt tratate ca caracteristici deoarece durata contului indică loialitatea clientului, iar apelurile frecvente la serviciul clienți pot semnala nemulțumire – ambele fiind predictori relevanți pentru churn.

Instrucțiuni

100 XP
  • Importă KNeighborsClassifier din sklearn.neighbors.
  • Instanțiază un KNeighborsClassifier numit knn cu 6 vecini.
  • Antrenează clasificatorul pe date folosind metoda .fit().