Classifier based on the nearest neighbor search algorithm/Классификатор на основе алгоритма поиска ближайших соседей
Используемые технологии:
- Jupyter Notebook
- Python
- NumPy
- Pandas
- Scikit-learn
Подробное объяснение есть в статье на habr:
https://habr.com/ru/post/575130/
Установка: Установить NumPy, matplotlib, sklearn. Запустить файл run.ipynb с помощью Jupyter Notebook и последовательно выполнить все ячейки.
Структура проекта: model.py - файл, содержащий код модели. Класс KnnBalltreeClassifier. tests.py - файл, содержащий код тестов и необходимые для них вспомогательные функции. Например - генератор точек. run.ipynb - ноутбук с ячейками, в которых используется модель.
Technologies used:
- Jupyter Notebook
- Python
- NumPy
- Pandas
- Scikit-learn
This project has exploration on habr article:
https://habr.com/ru/post/575130/
** Installation:** Install NumPy, matplotlib, sklearn. Run the run.ipynb file using Jupyter Notebook and execute all the cells sequentially.
** Project Structure:** model.py - a file containing the model code. The KnnBalltreeClassifier class. tests.py - a file containing the test code and the auxiliary functions necessary for them. For example, a point generator. run. ipynb-a laptop with cells that use the model.