Impara Classificazione Multi-Classe

La classificazione multi-classe con k-NN è semplice quanto la classificazione binaria. Basta selezionare la classe che prevale nel vicinato.

Il KNeighborsClassifier esegue automaticamente una classificazione multi-classe se y ha più di due caratteristiche, quindi non è necessario modificare nulla. L'unica cosa che cambia è la variabile y fornita al metodo .fit().

Ora, verrà eseguita una classificazione multi-classe con k-NN. Considera il seguente dataset:


              1234
            
import pandas as pd

df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/b71ff7ac-3932-41d2-a4d8-060e24b00129/starwars_multiple.csv')
print(df.head())

È lo stesso dell'esempio del capitolo precedente, ma ora il target può assumere tre valori:

0: "Non è piaciuto" (valutazione inferiore a 3/5);
1: "Così così" (valutazione tra 3/5 e 4/5);
2: "Piaciuto" (valutazione pari o superiore a 4/5).

Compito

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Ti viene fornito il dataset delle valutazioni di Star Wars memorizzato come DataFrame nella variabile df.

Inizializza uno scaler appropriato e salvalo nella variabile scaler.
Calcola i parametri di scaling sui dati di addestramento, scala questi dati e salva il risultato nella variabile X_train.
Scala i dati di test e salva il risultato nella variabile X_test.
Crea un'istanza di k-NN con 13 vicini, addestrala sul set di addestramento e salvala nella variabile knn.
Effettua le predizioni sul set di test e salvale nella variabile y_pred.

Soluzione

Tutto è chiaro?

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Sezione 1. Capitolo 5

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Suggested prompts:

Can you explain how to use KNeighborsClassifier for this dataset?

What do the features in the dataset represent?

How do I interpret the output of the classifier?

Awesome!

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