Mô hình hóa bộ dữ liệu UFO, phần 1
Trong bài tập này, bạn sẽ xây dựng một mô hình k-nearest neighbor để dự đoán quốc gia nơi xảy ra quan sát UFO. Tập X chứa cột số giây đã được log-normalized, các cột loại (type) đã one-hot encode, cùng với tháng và năm khi quan sát diễn ra. Nhãn y là cột quốc gia đã được mã hóa, trong đó 1 là "us" và 0 là "ca".
Bài tập này là một phần của khóa học
Tiền xử lý cho Machine Learning bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- In ra
.columnscủa tậpX. - Chia tập
Xvày, đảm bảo phân phối lớp của nhãn giống nhau giữa tập huấn luyện và tập kiểm tra, và dùngrandom_statebằng42. - Fit
knnvới dữ liệu huấn luyện. - In độ chính xác trên tập kiểm tra của mô hình
knn.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Take a look at the features in the X set of data
print(____)
# Split the X and y sets
X_train, X_test, y_train, y_test = ____
# Fit knn to the training sets
knn.____
# Print the score of knn on the test sets
print(____)