Меня зовут Алексей, и я хотел бы поделиться с вами своим опытом обучения модели и оценки ее качества с помощью библиотеки Scikit-learn․Шаг 5․1⁚ Создание объекта класса KNeighborsClassifier из библиотеки Scikit-learn
Сначала я создал объект класса KNeighborsClassifier из библиотеки Scikit-learn․ Для этого я импортировал соответствующий класс⁚
python
from sklearn․neighbors import KNeighborsClassifier
Затем я создал объект модели, указав необходимые параметры․ Например, я установил количество соседей равным 3⁚
python
model KNeighborsClassifier(n_neighbors3)
Шаг 5․2⁚ Обучение модели с помощью метода fit
После создания модели я обучил ее на данных для обучения с помощью метода fit․ Для этого я передал данные для обучения и соответствующие метки⁚
python
model․fit(X_train, y_train)
где X_train — данные для обучения, а y_train — соответствующие метки․Шаг 6․1⁚ Получение прогнозов для данных для обучения и тестирования с помощью метода predict
После обучения модели я получил прогнозы для данных для обучения и тестирования с помощью метода predict․ Для этого я передал данные, для которых хотел получить прогноз⁚
python
y_train_pred model․predict(X_train)
y_test_pred model․predict(X_test)
где X_train — данные для обучения, X_test — данные для тестирования, y_train — соответствующие метки для данных обучения, y_test ⸺ соответствующие метки для данных тестирования․Шаг 6․2⁚ Оценка качества модели с помощью метрик точности٫ полноты и F-меры
Для оценки качества модели я использовал несколько метрик, включая точность (accuracy), полноту (recall) и F-меру (F1-score)․ В Scikit-learn эти метрики доступны в модуле metrics․python
from sklearn import metrics
accuracy metrics․accuracy_score(y_test, y_test_pred)
recall metrics․recall_score(y_test, y_test_pred)
f1_score metrics․f1_score(y_test, y_test_pred)
Таким образом, я получил значения точности, полноты и F-меры для оценки качества модели․- Создание модели и обучение ее на данных для обучения с помощью метода fit — это первый шаг в обучении модели․
— Предсказания модели для данных обучения и тестирования можно получить с помощью метода predict․
— Оценка качества модели может быть выполнена с использованием различных метрик, таких как точность, полнота и F-мера․
Я надеюсь, что мой опыт будет полезным для вас при обучении модели и оценке ее качества с помощью библиотеки Scikit-learn․