マシン学習アルゴリズムの1つ:5分間でKNNを使いこなす
705 ワード
1.ケース:このデータは戦闘回数とキス回数で映画のタイプを定義し、キスが多いのはRomanceタイプで、戦闘が多いのはアクション映画である.
2.質問:現在、名前の分からない映画がありますが、戦闘回数が18回、キス回数が90回の映画は、いったいどのタイプの映画に属していますか.
3.Sampe code:
4.結果:
[1] [1]
2.質問:現在、名前の分からない映画がありますが、戦闘回数が18回、キス回数が90回の映画は、いったいどのタイプの映画に属していますか.
3.Sampe code:
import numpy as np
from sklearn import neighbors
from sklearn.externals import joblib
# knn
clf = neighbors.KNeighborsClassifier()
#data
data = np.array([[3,104],[2,100],[1,81],[101,10],[99,5],[98,2]])
#labels Romance( 1 ) Action( 2 )
labels = np.array([1,1,1,2,2,2])
#
clf.fit(data,labels)
#
print clf.predict([18,90])
#
joblib.dump(clf, "1.knn_model.m")
#
clf1 = joblib.load("1.knn_model.m")
print clf1.predict([18,90])4.結果:
[1] [1]