Метод fit

Урок 7 из 19 курса Введение в машинное обучение на Coddy.

У KNN нет явной фазы обучения. Он просто сохраняет набор данных. Только во время фазы predict он вычисляет расстояние от новой точки до всех остальных.

Задание

Средне

Реализуйте вычисление евклидова расстояния в методе distance и измените метод fit так, чтобы он сохранял список точек в self.points, а соответствующие метки — в self.labels. X_train — это точки, а y_train — это метки.

Попробуйте сами

import numpy
class KNN:
    def __init__(self, k):
        self.points = None
        self.labels = None
        self.k = k
    
    def distance(self, point_a, point_b):
        # Напишите ваш код здесь
    
    def fit(self, X_train, y_train):
        # Напишите ваш код здесь
        pass

    def predict(self, X_test):
        pass

Все уроки раздела Введение в машинное обучение

1Начало пути в ML

Введение в ML Данные для модели Что такое модель ML

4Алгоритм K-средних

Введение в K-средних Метод fit Метод predict

2Обзор машинного обучения

Обучение с учителем Обучение без учителя

5Наивный Байес

Введение в наивный байесовский классификатор Метод fit Метод predict

3Метод k ближайших соседей (KNN)

Введение в KNNМетод fitМетод predict

6Другие модели

Логистическая регрессия Линейная регрессия Дерево решений Метод опорных векторов (SVM)Тест по моделям

Потренируйтесь самостоятельно: Онлайн-компилятор Python