GridSearchCV chọn k cho KNN
Thực hiện tuning KNN đúng pipeline, đặc biệt scale phải nằm trong từng fold.
Tiến độ của tôi ở bài này
Điểm được lưu vào tài khoản sau khi chấm bài.
Đang tải điểm của bạn…
Kiến thức và chủ đề
Kiến thức tiên quyết: KNN cross-validation, Pipeline, accuracy.
Nội dung đề bài
Mục tiêu kiến thức
Thực hiện tuning KNN đúng pipeline, đặc biệt scale phải nằm trong từng fold.
Mô tả bài toán
Đây là bài số 373 trong tầng Đánh giá và chọn model. Bài dùng thư viện GridSearchCV + Pipeline(StandardScaler, KNeighborsClassifier) trên dữ liệu nhỏ, cố định và chạy CPU; mục tiêu là hiểu workflow chứ không bắt học viên tự viết lại thư viện.
Yêu cầu
Dùng GridSearchCV trên Pipeline StandardScaler → KNN để thử k_values và trả k tốt nhất.
def gridsearch_knn(X, y, k_values, cv, seed):Input
X/y classification, các k ứng viên, số fold và seed.
Output
Dictionary tested_k, best_k, best_score.
Ràng buộc
Scaler phải nằm trong pipeline để mỗi fold chỉ fit trên phần train của fold.
Ví dụ
Giải thích
Thử k=1,3,5; mỗi k được chấm bằng cross-validation, không nhìn accuracy train.
Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.
Góp ý & báo lỗi bài tập
Đề bài chưa rõ, test có vấn đề hay bạn có ý tưởng giúp bài tốt hơn? Gửi cho đội ngũ AI Empire nhé — mỗi góp ý đều được đọc.