KNN với một láng giềng
Hiểu KNN k=1 dựa trực tiếp vào mẫu train gần nhất.
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: distance 2D, classification labels, fit/predict.
Nội dung đề bài
Mục tiêu kiến thức
Hiểu KNN k=1 dựa trực tiếp vào mẫu train gần nhất.
Mô tả bài toán
Đây là bài số 359 trong tầng Phân loại và học không giám sát. Bài dùng thư viện sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=1) 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
Fit KNeighborsClassifier với n_neighbors=1 và dự đoán new_X.
def knn_k1_predict(X, y, new_X):Input
X/y classification và query new_X.
Output
Dictionary predictions dạng list.
Ràng buộc
Không dự đoán X thay query; giữ đúng label gốc.
Ví dụ
Giải thích
Query [1,1] gần [0,0] hơn [10,10] nên nhận label của [0,0].
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.