เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การสร้างโมเดลจากชุดข้อมูล UFO ส่วนที่ 1

ในแบบฝึกหัดนี้ คุณจะสร้างโมเดล k-nearest neighbor เพื่อทำนายว่าเหตุการณ์พบ UFO แต่ละครั้งเกิดขึ้นในประเทศใด ชุดข้อมูล X ประกอบด้วยคอลัมน์จำนวนวินาทีที่ผ่านการ log-normalize แล้ว คอลัมน์ประเภทที่เข้ารหัสแบบ one-hot รวมถึงเดือนและปีที่พบเห็น ส่วน y คือคอลัมน์ประเทศที่เข้ารหัสไว้ โดย 1 หมายถึง "us" และ 0 หมายถึง "ca"

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การเตรียมข้อมูลสำหรับ Machine Learning ด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • แสดง .columns ของชุดข้อมูล X
  • แบ่งชุดข้อมูล X และ y โดยให้การกระจายของคลาสใน label มีสัดส่วนเท่ากันทั้งในชุด training และ test และใช้ random_state เป็น 42
  • ฝึก knn ด้วยข้อมูล training
  • แสดงค่าความแม่นยำของโมเดล knn บนชุดข้อมูล test

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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(____)
แก้ไขและรันโค้ด