НачатьНачать бесплатно

Метод k ближайших соседей: предсказание

Теперь, когда классификатор KNN обучен, вы можете использовать его для предсказания меток новых точек данных. Все доступные данные были задействованы для обучения, однако появились новые наблюдения. Они уже загружены для вас в переменную X_new.

Модель knn, которую вы создали и обучили в предыдущем упражнении, также уже загружена. Используйте классификатор, чтобы предсказать метки для набора новых точек данных:

X_new = np.array([[30.0, 17.5],
                  [107.0, 24.1],
                  [213.0, 10.9]])

Это упражнение является частью курса

Обучение с учителем с помощью scikit-learn

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Создайте переменную y_pred, предсказав целевые значения для новых признаков X_new с помощью модели knn.
  • Выведите предсказанные метки для полученных предсказаний.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Predict the labels for the X_new
y_pred = ____

# Print the predictions
print("Predictions: {}".format(____))
Редактировать и запускать код