clf = neighbors.KNeighborsClassifier(k) clf.fit(datenkurz, zahl) print clf.score(test,labels)
Genauigkeit in Abhängigkeit von k:
Der Algorithmus ist bei k von 6-9 am genausten. Aus diesem Grund haben wir uns für k=8 entschieden.
clf = neighbors.KNeighborsClassifier(k) clf.fit(datenkurz, zahl) print clf.score(test,labels)
Der Algorithmus ist bei k von 6-9 am genausten. Aus diesem Grund haben wir uns für k=8 entschieden.