ПочатиПочніть безкоштовно

Класифікація KNN

У цій вправі ви дослідите підмножину Large Movie Review Dataset. Змінні X_train, X_test, y_train і y_test уже завантажено в середовище. Змінні X містять ознаки, побудовані на основі слів у відгуках про фільми, а змінні y містять мітки, що вказують, чи є тональність відгуку позитивною (+1), чи негативною (-1).

У цьому курсі є багато понять, які ви могли забути. Якщо потрібне швидке нагадування, завантажте scikit-learn Cheat Sheet і тримайте під рукою!

Ця вправа є частиною курсу

Лінійні класифікатори в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Створіть модель KNN із типовими гіперпараметрами.
  • Навчіть модель.
  • Виведіть передбачення для тестового прикладу 0.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# Create and fit the model
knn = ____
knn.____

# Predict on the test features, print the results
pred = knn.____[0]
print("Prediction for test example 0:", pred)
Редагувати та запускати код