Clasificación KNN KNeighborsClassifier

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Avanzado
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15 min
200 XP
Actualizado: 28/02/2025

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Descripción

En este ejercicio, prácticarás KNeighborsClassifier para clasificación con Scikit Learn.

En este reto vas a implementar un clasificador de especies de flores utilizando el algoritmo K-Vecinos más cercanos (KNeighborsClassifier) de Scikit Learn. Trabajarás con el famoso Iris Dataset, que está disponible en sklearn.datasets y que contiene mediciones de distintas características de flores junto con las especies correspondientes.

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Carga de datos:

  • Utiliza el módulo datasets de Scikit Learn para cargar el Iris Dataset.
  • Divide el conjunto de datos en un 80% para entrenamiento y un 20% para pruebas.

Preprocesamiento:

  • Escala las características utilizando StandardScaler para garantizar que todas tengan igual importancia durante el cálculo de distancias.

Modelo KNeighborsClassifier:

  • Crea una instancia de KNeighborsClassifier usando n_neighbors=5.
  • Entrena el modelo con el conjunto de entrenamiento.

Evaluación:

  • Realiza predicciones sobre el conjunto de prueba.
  • Calcula y muestra la precisión del modelo en el conjunto de prueba. Utiliza la métrica accuracy_score de Scikit Learn.

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solution.js
JavaScript
1 function solveChallenge ( input ) {
2 // Algoritmo optimizado O(n log n)
3 const data = parseInput ( input );
4 const sorted = data . sort (( a , b ) => a - b );
5
6 // Aplicar técnica de dos punteros
7 let left = 0 , right = sorted . length - 1 ;
8 const result = [];
9
10 while ( left < right ) {
11 const sum = sorted [ left ] + sorted [ right ];
12 if ( sum === target ) {
13 result . push ([ sorted [ left ], sorted [ right ]]);
14 left ++; right --;
15 } else if ( sum < target ) {
16 left ++;
17 } else {
18 right --;
19 }
20 }
21
22 return result ;
23 }
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