Thấy tác động của scaling lên KNN
Thấy khoảng cách KNN bị feature có đơn vị lớn chi phối nếu không scale.
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, 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.
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.
