filmov
tv
Python ile Makine Öğrenmesi 2 KNN (K Nearest Neighbour) Kümeleme (Classifier) Modeli

Показать описание
Python ile Makine Öğrenmesi 2- KNN (K Nearest Neighbour) Kümeleme (Classifier) Modeli
Python kodu:
import numpy as np
import pandas as pd
import sklearn
from sklearn import linear_model, preprocessing
le = preprocessing.LabelEncoder()
predict = "maas"
x = list(zip(yas, issinifi, egitim, meslek, cinsiyet, ulke))
y = list(maas)
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 7)
print('doğruluk oranı:', acc)
names = ["-- 50000 den AZ --", "-- 50000 den ÇOK --"]
for x in range(len(predicted)):
print("predicted: ", names[predicted[x]], "data: ", x_test[x], "Actual: ", names[y_test[x]])
print('tahmin doğruluğu (accuracy):', acc, file=f)
for x in range(len(predicted)):
print("predicted: ", names[predicted[x]], "data: ", x_test[x], "Actual: ", names[y_test[x]], file=f)
Python kodu:
import numpy as np
import pandas as pd
import sklearn
from sklearn import linear_model, preprocessing
le = preprocessing.LabelEncoder()
predict = "maas"
x = list(zip(yas, issinifi, egitim, meslek, cinsiyet, ulke))
y = list(maas)
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 7)
print('doğruluk oranı:', acc)
names = ["-- 50000 den AZ --", "-- 50000 den ÇOK --"]
for x in range(len(predicted)):
print("predicted: ", names[predicted[x]], "data: ", x_test[x], "Actual: ", names[y_test[x]])
print('tahmin doğruluğu (accuracy):', acc, file=f)
for x in range(len(predicted)):
print("predicted: ", names[predicted[x]], "data: ", x_test[x], "Actual: ", names[y_test[x]], file=f)
Python ile Makine Öğrenmesi - 2 - Canlı Örnekler - Türkçe Anlatım
Anlaşılır Ekonomi Python ile Makine Öğrenmesi-2 (Makine Öğrenmesi Nerelerde Kullanılır?)
Yapay Zeka - Makine Öğrenmesi - Python ve Modülleri ile Ders 2
Python İle Makine Öğrenmesi | 2. Kurs Kaynaklarına Nereden Erişebiliriz
Python ile Makine Öğrenmesi - Ders 2
Anlaşılır Ekonomi Python ile Makine Öğrenmesi-102 (NLP-2)
Python ile Makine Öğrenmesi Algoritmaları 2 - Basit Doğrusal Regresyon
Anlaşılır Ekonomi Python ile Makine Öğrenmesi-99 (Eclat-2)
Python ile Makine Öğrenmesi 2 KNN (K Nearest Neighbour) Kümeleme (Classifier) Modeli
Anlaşılır Ekonomi Python ile Makine Öğrenmesi-12 (Hata Matrisi 2. Bölüm)
Anlaşılır Ekonomi Python ile Makine Öğrenmesi-93 (RFM-2)
Anlaşılır Ekonomi Python ile Makine Öğrenmesi-65 (Sms Spam Detection-2)
Anlaşılır Ekonomi Python ile Makine Öğrenmesi-22 (Ridge Regresyon-2)
Anlaşılır Ekonomi Python ile Makine Öğrenmesi-25 (Lasso Regresyon-2)
Anlaşılır Ekonomi Python ile Makine Öğrenmesi-51 (Lojistik Regresyon-2)
PYTHON ile MAKİNE ÖĞRENMESİ 🔥 Veri Bilimi Dersleri
PYTHON ile YAPAY ZEKA Kodlama ve Makine Öğrenmesi | 2. Anaconda Kurulumu
OpenCV | Python -El Tespiti (Makine Öğrenmesine Hazırlık) #2
Anlaşılır Ekonomi Python ile Makine Öğrenmesi-156 (Titanik Veri Seti Örneği-2)
Anlaşılır Ekonomi Python ile Makine Öğrenmesi-97 (Apriori-2)
2 - Linear Regresyon Kullanımı , fit(),score(),prediction() - Makine Öğrenmesi Dersleri
Machinelearningforkids Python ile çocuklar için makine öğrenmesi Ders 2
Makine Öğrenmesi - 2 : Geliştirme Ortamları
Anlaşılır Ekonomi Python ile Makine Öğrenmesi-59 (SVM-2)
Комментарии