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Exercise

可视化模型复杂度

现在，您已经使用不同的 n_neighbors 值计算了 KNN 模型在训练集和测试集上的准确率，接下来可以创建一条模型复杂度曲线，来可视化模型变得不那么复杂时性能如何变化！

在上一个练习中生成的变量 neighbors、train_accuracies 和 test_accuracies 已为您预加载。您将绘制这些结果，以帮助找到模型的最佳邻居数量。

Instructions

100 XP
  • 添加标题 "KNN: Varying Number of Neighbors"。
  • 将 train_accuracies 的 .values() 与 neighbors 作图：neighbors 在 x 轴，.values() 在 y 轴，并设置标签 "Training Accuracy"。
  • 将 test_accuracies 的 .values() 与 neighbors 作图：neighbors 在 x 轴，.values() 在 y 轴，并设置标签 "Testing Accuracy"。
  • 显示图形。