1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Кероване навчання зі scikit-learn
Connected

вправа

k-Nearest Neighbors: навчання моделі

У цій вправі ви побудуєте свою першу модель класифікації, використовуючи набір даних churn_df, який попередньо завантажено для решти розділу.

Цільовий вектор "churn" має бути одним стовпцем з такою самою кількістю спостережень, як і в даних ознак. Дані ознак уже перетворено на масиви numpy.

"account_length" і "customer_service_calls" розглядаються як ознаки, адже тривалість обслуговування відображає лояльність клієнта, а часті звернення до служби підтримки можуть свідчити про незадоволеність. Обидва чинники є добрими предикторами відтоку.

Інструкції

100 XP
  • Імпортуйте KNeighborsClassifier з sklearn.neighbors.
  • Створіть екземпляр KNeighborsClassifier з назвою knn із 6 сусідами.
  • Навчіть класифікатор на даних за допомогою методу .fit().