Silhouette yöntemi
Son derste, farklı küme sayılarının K-Means algoritmanın performansını nasıl etkilediğine dair bir fikir edindin. Bu, özellikle bir mülakat bağlamında önemlidir; çünkü en iyi sonuçları veren, en uygun küme sayısını seçmektir.
Bu egzersizde, sklearn.metrics içindeki silhouette_score() fonksiyonunu, diabetes DataFrame'i üzerinde çalıştırılan K-Means algoritmalarında kullanarak, en uygun küme sayısını bulmak için Silhouette yöntemini uygulayacaksın. Puanı hesaplarken öklidyen mesafe kullanacağını unutma; bu, Elbow yöntemi ile karşılaştırılabilirliği sağlar.
K-Means modellerini eğitmek için kullanacağın özellik matrisi X senin için oluşturuldu.
Önceki birkaç egzersizdekiyle aynı noktadasın, ancak burada buna ek olarak tahmin de yapacaksın:
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Machine Learning Mülakat Sorularını Pratik Etme
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Import modules
from sklearn.____ import ____
from sklearn.____ import ____