เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

k-Nearest Neighbors: การพยากรณ์

เมื่อฝึก KNN classifier เรียบร้อยแล้ว ก็สามารถนำไปพยากรณ์ป้ายกำกับของข้อมูลใหม่ได้ ในขั้นตอนก่อนหน้านี้ใช้ข้อมูลทั้งหมดสำหรับการฝึกโมเดล แต่โชคดีที่ขณะนี้มีข้อมูลสังเกตการณ์ใหม่พร้อมใช้งาน ซึ่งถูกโหลดไว้ให้แล้วในชื่อ X_new

โมเดล knn ที่สร้างและฝึกไว้ในแบบฝึกหัดที่แล้วได้ถูกโหลดไว้ให้แล้วเช่นกัน ใช้ classifier นี้เพื่อพยากรณ์ป้ายกำกับของชุดข้อมูลใหม่ต่อไปนี้:

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

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Supervised Learning ด้วย scikit-learn

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • สร้าง y_pred โดยพยากรณ์ค่าเป้าหมายจากฟีเจอร์ที่ยังไม่เคยเห็น X_new ด้วยโมเดล knn
  • พิมพ์ป้ายกำกับที่พยากรณ์ได้จากชุดการพยากรณ์ดังกล่าว

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Predict the labels for the X_new
y_pred = ____

# Print the predictions
print("Predictions: {}".format(____))
แก้ไขและรันโค้ด