Model eğitimi

KNN tembel (lazy) bir algoritmadır; eğitim verisini olduğu gibi saklar.

Ölçekle, sonra eğit

Mesafe tabanlı KNN, ölçeklenmemiş veride büyük birimli özelliğe göre karar verir. Önce StandardScaler ile her özellik ortalama 0, standart sapma 1 yapılır:

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler().fit(X_train)
m = KNeighborsClassifier(5).fit(sc.transform(X_train), y_train)
print(m.score(sc.transform(X_test), y_test))

Ölçekleyici yalnızca eğitim verisiyle fit edilir ve aynı dönüşüm test verisine uygulanır.

Iris veri seti

scikit-learn küçük örnek veri setleriyle gelir. Iris, 3 çiçek türünün 150 örneğini 4 ölçümle anlatır ve KNN için klasik bir deneme alanıdır:

from sklearn.datasets import load_iris
X, y = load_iris(return_X_y=True)
print(X.shape, set(y))   # (150, 4) {0, 1, 2}

return_X_y=True doğrudan X ve y dizilerini döndürür.

Uygulama Iris üzerinde KNN

Iris'i yükle, test_size=0.3, random_state=1, stratify=y ile böl. StandardScaler'ı eğitim verisinde fit et, KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) eğit ve test doğruluğunu round(..., 3) ile yazdır.

Örnek çözümü göster

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

X, y = load_iris(return_X_y=True)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=1, stratify=y)
sc = StandardScaler().fit(X_train)
m = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5).fit(sc.transform(X_train), y_train)
print(round(m.score(sc.transform(X_test), y_test), 3))

Kendini test et

Yaş (20-60) ve maaş (10 000-90 000) özellikleriyle ölçeksiz KNN neye bakar?
- Hiçbirine
- Neredeyse yalnızca maaşa
- Yalnızca yaşa
- İkisine eşit
Cevabı göster

Neredeyse yalnızca maaşa — Maaş farkları binlerce birimdir; yaş farkları mesafeye neredeyse hiç katkı vermez.
Test verisine eğitimde öğrenilen ölçeklemeyi uygula.
```
X_test_s = sc.____(X_test)
```
Cevabı göster
```
X_test_s = sc.transform(X_test)
```
Adımları eşleştir.

load_iris

Örnek veri
StandardScaler

Ortalama 0, std 1
sc.fit(X_train)

Ölçeği öğren
m.score(X_test_s, y_test)

Test doğruluğu

Sıradaki ders: Özet - KNN

Deneyiminizi Geliştiriyoruz

Çerez Tercihleri

Kesinlikle Gerekli Çerezler

Analitik Çerezler