Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

K-nearest neighbors cho nấm

Bộ phân loại Gaussian Naive Bayes đã làm rất tốt cho một mô hình khởi đầu. Giờ hãy xây dựng một mô hình mới để so sánh với Naive Bayes.

Trong bài này, bạn sẽ dùng bộ phân loại 5-nearest neighbors. Vì các đặc trưng dạng dummy tạo ra một tập dữ liệu có chiều cao, hãy dùng thuật toán Ball Tree để tăng tốc mô hình. Cùng xem mô hình này hoạt động ra sao!

Bài tập này là một phần của khóa học

Ensemble Methods in Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Xây dựng KNeighborsClassifier với 5 láng giềng và algorithm = 'ball_tree' (để tăng tốc xử lý).
  • Huấn luyện mô hình trên dữ liệu huấn luyện.
  • Đánh giá hiệu năng trên tập kiểm tra bằng accuracy score.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Instantiate a 5-nearest neighbors classifier with 'ball_tree' algorithm
clf_knn = ____(____, ____)

# Fit the model to the training set
____

# Calculate the predictions on the test set
pred = ____

# Evaluate the performance using the accuracy score
print("Accuracy: {:0.4f}".format(accuracy_score(y_test, pred)))
Chỉnh sửa và Chạy Mã