Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

k-Nearest Neighbors: Dự đoán

Giờ bạn đã huấn luyện xong một bộ phân loại KNN, bạn có thể dùng nó để dự đoán nhãn cho các điểm dữ liệu mới. Tất cả dữ liệu sẵn có đã được dùng để huấn luyện; rất may là có thêm các quan sát mới. Chúng đã được nạp sẵn cho bạn dưới dạng X_new.

Mô hình knn mà bạn đã tạo và fit dữ liệu trong bài trước cũng đã được nạp sẵn. Bạn sẽ dùng bộ phân loại của mình để dự đoán nhãn cho một tập các điểm dữ liệu mới:

X_new = np.array([[30.0, 17.5],
                  [107.0, 24.1],
                  [213.0, 10.9]])

Bài tập này là một phần của khóa học

Học có giám sát với scikit-learn

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Tạo y_pred bằng cách dự đoán giá trị mục tiêu cho các đặc trưng chưa thấy X_new bằng mô hình knn.
  • In các nhãn dự đoán cho tập dự đoán.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

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

# Predict the labels for the X_new
y_pred = ____

# Print the predictions
print("Predictions: {}".format(____))
Chỉnh sửa và Chạy Mã