ai-361Đọc toàn bộ đề miễn phí

Thấy tác động của scaling lên KNN

Thấy khoảng cách KNN bị feature có đơn vị lớn chi phối nếu không scale.

AITrung bình30 phút

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

scikit-learnknnfeature-scalingdistance

Kiến thức tiên quyết: KNN, StandardScaler, Pipeline.

Nội dung đề bài

Mục tiêu kiến thức

Thấy khoảng cách KNN bị feature có đơn vị lớn chi phối nếu không scale.

Mô tả bài toán

Đây là bài số 361 trong tầng Phân loại và học không giám sát. Bài dùng thư viện 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

So sánh KNN k=3 trên dữ liệu gốc với KNN nằm trong Pipeline StandardScaler.

def knn_scaling_effect(X, y, new_X):

Input

X/y classification và new_X; có thể có feature lệch thang đo.

Output

Dictionary raw_predictions và scaled_predictions.

Ràng buộc

Hai model dùng cùng k=3, train và query; chỉ khác preprocessing.

Ví dụ

Giải thích

Khi một feature chạy 0–100 còn feature kia 0–10, scaling có thể đổi láng giềng gần nhất.

3 cấp độ gợi ýMở dần khi bạn thật sự cần hỗ trợ.
Phân tích lời giảiGiải thích hướng tư duy và thuật toán.
Code tham khảoDùng để đối chiếu sau khi tự làm.

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.