最近傍法
次のコードを実行したときの出力として、正しいものを1つ選べ。
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
m = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1).fit([[0], [10]], [0, 1])
print(m.predict([[8]]).tolist())- A
[0] - B
[0.5] - C
[8] - D
[1]
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正解：D
k 近傍法は、近くの k 個のデータの多数決で分類する。距離を使うので、特徴量のスケールをそろえる必要がある。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `from sklearn.neighbors import KNeighborsClass…` | — |
| 2 | `m = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1).fit([…` | — |
| 3 | `print(m.predict([[8]]).tolist())` | — |
| 結果 | 実際の出力 | [1] |
- A
誤り。8 は 0 より 10 に近い。
- B
誤り。分類は、クラスの値を返す。
- C
誤り。入力の値ではなく、クラスが返る。
- D
正しい。8 に最も近い学習データは 10（クラス 1）。
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