Налаштування n_neighbors

n_neighbors — найважливіший параметр KNN. Коли ви не впевнені в кількості викидів у наборі даних (а це трапляється часто), ви не можете скористатися правилом великого пальця, яке радить брати 20 сусідів, якщо рівень «забруднення» нижчий за 10%.

У таких випадках потрібно налаштовувати n_neighbors. Попрактикуйтеся на перетвореній версії набору даних females з попередньої вправи. Вона завантажена як females_transformed. Також завантажено оцінювач KNN і функції evaluate_outlier_classifier та evaluate_regressor.

Нижче наведено тіла функцій для нагадування:

def evaluate_outlier_classifier(model, data, threshold=.75):
    model.fit(data)

    probs = model.predict_proba(data)
    inliers = data[probs[:, 1] <= threshold]

    return inliers

def evaluate_regressor(inliers):
    X, y = inliers.drop("weightkg", axis=1), inliers[['weightkg']]
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=10, train_size=0.8)

    lr = LinearRegression()
    lr.fit(X_train, y_train)

    preds = lr.predict(X_test)
    rmse = root_mean_squared_error(y_test, preds)

    return round(rmse, 3)

Ця вправа є частиною курсу

Виявлення аномалій у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Створіть список можливих значень для n_neighbors у такому порядку: 5, 10, 20.
Створіть екземпляр моделі KNN, встановивши значення n_neighbors рівним поточному k у циклі.
Знайдіть inliers за допомогою функції evaluate_outlier_classifier.
Обчисліть RMSE за допомогою evaluate_regressor і збережіть результат у scores, де ключ — це k, а значення — RMSE.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Create a list of values for n_neigbors
n_neighbors = [____, ____, ____]
scores = dict()

for k in n_neighbors:
    # Instantiate KNN with the current k
    knn = ____(____, n_jobs=-1)
    
    # Find the inliers with the current KNN
    inliers = ____(____, ____, .50)
    
    # Calculate and store RMSE into scores
    scores[____] = ____
    
print(scores)

Редагувати та запускати код