【竞赛6】kNN轻松达到0.99以上

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按照标杆的格式重新写了下

之前上传的结果达到0.99

供大家讨论


# -*- coding: utf-8 -*-
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import pandas as pd
import numpy as np

train = pd.read_csv('train.csv')
test = pd.read_csv('test.csv')

train.drop('id', axis=1, inplace=True)
test.drop('id', axis=1, inplace=True)

train_labels = train.pop('y')

clf = KNeighborsClassifier()
clf.fit(train, train_labels)

submit = pd.read_csv('sample_submit.csv')
submit['y'] = clf.predict(test)
submit.to_csv('knn', index=False)


 

MangoCoke   2018-04-04 14:14



   2个回答 
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k近邻的效果怎么这么好?选择默认的k=5都这么好啊?

SofaSofa数据科学社区DS面试题库 DS面经

dzzxjl   2018-04-04 20:43

是的,即使使用默认参数,效果也非常好。 - npwong   2018-04-04 23:56
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Random Forest 比 KNN 还要强!SVC (rbf核)也跟 KNN 差不多。

我想出题者也没有想过,这条题目原来那么简单。现在游戏已经变成:你能否全对。


SofaSofa数据科学社区DS面试题库 DS面经

npwong   2018-04-05 00:06



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