k近傍法における、テストデータを入力するソースコードが分からず、苦慮しております。

Question

k近傍法における、テストデータを入力するソースコードが分からず、苦慮しております。

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np 
import pandas as pd
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import LeaveOneOut
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

#最近傍法を実装します

jockey = pd.read_csv("jockey_2.csv" , sep=",")
    
jockey_except_arrival = jockey.drop("arrival", axis=1)
features = jockey_except_arrival.as_matrix()
    
targets = jockey['arrival'].as_matrix()

predicted_labels = []

loo = LeaveOneOut()
for train, test in loo.split(features):
        train_data = features[train]
        target_data = targets[train]

        model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
        model.fit(train_data, target_data)
        

        predicted_label = model.predict(features[test])
        predicted_labels.append(predicted_label)

score = accuracy_score(targets, predicted_labels)
print(score)

#例えば、weather : 3,    race_num : 8    course : 2 を 入力する場合の
#model.predict(weather : 3,    race_num : 8    course : 2    ) を意味するような
#正しいソースコードを御教示いただきたく思います。

jockey_2.csv の中身は 以下の通りでございます。

weather	race_num	course	arrival
2	11	2	1
2	12	2	1
4	10	1	0
4	8	1	0
4	6	2	1
4	5	1	0
4	4	1	0

上記のソースコードでは モデルの精度はprint出来るのですが、実戦のデータを入力するソースコードが分かりません。

例えば、weather : 3, race_num : 8 course : 2 を 入力する場合における、
#model.predict(weather : 3, race_num : 8 course : 2 ) を意味するような
#正しいソースコードを御教示いただきたく思います。

先輩方の御教示、よろしくお願いいたします。

Answer 1

とりあえずは、こんな感じでしょうか。

#例えば、weather : 3, race_num : 8 course : 2 を 入力する場合の
#model.predict(weather : 3, race_num : 8 course : 2) を意味するような
#正しいソースコードを御教示いただきたく思います。
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
model.fit(features, targets)
arrival, = model.predict([[3,8,2]])
print(arrival)
#=> 0

Comments

[akakage13]

magichan様、早々の御教示ありがとうございました！！！
うまく動いて嬉しいです。
今後とも、よろしくお願いいたします！！