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#we test the accuracy of knn and find the k which makes the biggest accuracy k_range=list(range(1,26))#[1,25] scores=[] for k in k_range: knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=k) knn.fit(X_train,y_train) y_pred=knn.predict(X_test) scores.append(metrics.accuracy_score(y_test,y_pred)) #------------ prepare the data we need to plot------------------- #we draw a graph to show the result import matplotlib.pyplot as plt #a magic function,which allows polts to appear whitin the notebook %matplotlib inline plt.plot(k_range,scores) plt.xlabel('Value of K for KNN') plt.ylabel('Testing Accuracy')
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