為 UFO 資料集建模，第 1 部分
在這個練習中，你將建立一個 K 近鄰模型，用來預測 UFO 目擊事件發生在哪個國家。X 資料集包含經過對數常態化的秒數欄位、以 one-hot 編碼的類型欄位，以及目擊發生的月份與年份。y 標籤是已編碼的國家欄位，其中 1 代表 "us"，0 代表 "ca"。
本練習屬於課程
Python 的 Machine Learning 前處理
練習說明
- 印出
X資料集的.columns。 - 將
X與y分割為訓練集與測試集，並確保標籤在兩者中的類別分布相同，random_state使用42。 - 將
knn擬合到訓練資料。 - 印出
knn模型在測試集的準確率。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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(____)