Классификация методом KNN
В этом упражнении вы изучите подмножество Large Movie Review Dataset.
Переменные X_train, X_test, y_train и y_test уже загружены в среду. Переменные X содержат признаки, основанные на словах из рецензий на фильмы, а переменные y — метки, указывающие на тональность рецензии: положительная (+1) или отрицательная (-1).
В курсе затрагивается много концепций, которые могли подзабыться, — поэтому держите под рукой шпаргалку по scikit-learn: она может пригодиться в любой момент!
Это упражнение является частью курса
Линейные классификаторы в Python
Инструкции к упражнению
- Создайте модель KNN с гиперпараметрами по умолчанию.
- Обучите модель.
- Выведите предсказание для тестового примера с индексом 0.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
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)