k-Nearest Neighbors：预测
现在您已经拟合了一个 KNN 分类器，可以用它来预测新数据点的标签。所有可用数据都已用于训练，不过幸运的是，还有新的观测值可用。它们已作为 X_new 预加载给您。
您在上一个练习中创建并拟合数据的模型 knn 也已为您预加载。您将使用该分类器来预测一组新数据点的标签：
X_new = np.array([[30.0, 17.5],
[107.0, 24.1],
[213.0, 10.9]])
本练习是课程的一部分
使用 scikit-learn 的监督学习
练习说明
- 使用
knn模型对未见过的特征X_new进行预测，创建y_pred。 - 打印这一组预测的标签。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Predict the labels for the X_new
y_pred = ____
# Print the predictions
print("Predictions: {}".format(____))