头歌平台-机器学习-7.KNN算法编程实战：红酒分类 EduCoder平台：机器学习—KNN算法编程实战：红酒分类
编程要求：
请仔细阅读右侧代码，根据⽅法内的提⽰，在Begin - End区域内进⾏代码补充，完成alcohol_mean函数。该函数需要完成返回红酒数据中的平均酒精含量。其中函数的参数解释如下: data：红酒数据对象
代码如下：
import numpy as np
def alcohol_mean(data):
'''
返回红酒数据中红酒的酒精平均含量
:param data: 红酒数据对象
躲羊羊'''
#********* Begin *********#
return data.data[:,0].mean()
#********* End **********#
第2关：对数据进⾏标准化
编程要求：
请仔细阅读右侧代码，根据⽅法内的提⽰，在Begin - End区域内进⾏代码补充，完成scaler函数。该函数需要完成是返回标准化后的数据。其中函数的参数解释如下:
敦化电视台
data：红酒数据对象。
代码如下：
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
def scaler(data):
'''
返回标准化后的红酒数据
:param data: 红酒数据对象
:return: 标准化后的红酒数据，类型为ndarray
'''
#********* Begin *********#
东高地一中scaler=StandardScaler()微米光
after_scaler=scaler.fit_transform(data['data'])
return after_scaler
#********* End **********#
第3关：使⽤kNN算法进⾏预测
编程要求：
请仔细阅读右侧代码，根据⽅法内的提⽰，在Begin - End区域内进⾏代码补充，完成classification函数。该函数需要完成是对测试数据进⾏红酒分类，并将分类结果返回。其中函数的参数解释如下:
包围盒
rain_feature：训练集数据，类型为ndarray；
train_label：训练集标签，类型为ndarray；
test_feature：测试集数据，类型为ndarray。
代码如下：
ighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.preprocessing import StandardScaler
def classification(train_feature, train_label, test_feature): '''
对test_feature进⾏红酒分类
:param train_feature: 训练集数据，类型为ndarray
:param train_label: 训练集标签，类型为ndarray
:param test_feature: 测试集数据，类型为ndarray
:return: 测试集数据的分类结果
'''
#********* Begin *********#
scaler=StandardScaler()
train_feature=scaler.fit_transform(train_feature)
test_ansform(test_feature)
clf=KNeighborsClassifier()
clf.fit(train_feature,train_label)
return clf.predict(test_feature)
#********* End **********#
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