Ölçeklenmiş veride KNN

Ölçeklenmemiş wine veri kümesindeki doğruluk skoru fena değildi, ama standartlaştırma kullanarak neler başarabileceğine bakalım. Yine, knn modeli ile X ve y veri ve etiket kümeleri senin için zaten oluşturuldu.

Bu egzersiz

Python'da Machine Learning için Ön İşleme

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

StandardScaler() metodunu oluştur ve scaler adlı bir değişkende sakla.
Veri sızıntısına yol açmamaya dikkat ederek eğitim ve test özelliklerini ölçekle.
knn modelini ölçeklenmiş eğitim verisine uydur.
Test kümesi doğruluğunu hesaplayarak modelin performansını değerlendir.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, stratify=y, random_state=42)

# Instantiate a StandardScaler
scaler = ____

# Scale the training and test features
X_train_scaled = ____.____(____)
X_test_scaled = ____.____(____)

# Fit the k-nearest neighbors model to the training data
____.____(____, ____)

# Score the model on the test data
print(____.____(____, ____))

Kodu Düzenle ve Çalıştır