JuniorТеорияЧасто

Что произойдёт при запуске этой программы?

Python

import numpy as np
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

X = np.array([[0], [1], [10], [11]])
model = AgglomerativeClustering(n_clusters=2).fit(X)
print(model.predict(np.array([[2]])))

predict бросает AttributeError: у этого класса нет метода predict

Ждать, что новая точка попадёт в ближайший кластер: дерево слияний строится только из точек обучения, поэтому метода predict у класса нет; метки дают fit_predict и labels_.
Ждать NotFittedError: модель обучена и labels_ заполнен; вызов падает раньше любой проверки, потому что метода predict в классе нет вовсе.

Как приписать новых клиентов к сегментам, найденным агломеративной кластеризацией?
У какого класса кластеризации в scikit-learn есть метод predict и с чем он сравнивает новую точку?

Назад к вопросам Открыть тему в роадмапе →Ответь сам — Quiz

Назад к вопросам

JuniorТеорияЧасто

Что произойдёт при запуске этой программы?

Python

import numpy as np
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

X = np.array([[0], [1], [10], [11]])
model = AgglomerativeClustering(n_clusters=2).fit(X)
print(model.predict(np.array([[2]])))

predict бросает AttributeError: у этого класса нет метода predict

Ждать, что новая точка попадёт в ближайший кластер: дерево слияний строится только из точек обучения, поэтому метода predict у класса нет; метки дают fit_predict и labels_.
Ждать NotFittedError: модель обучена и labels_ заполнен; вызов падает раньше любой проверки, потому что метода predict в классе нет вовсе.

Как приписать новых клиентов к сегментам, найденным агломеративной кластеризацией?
У какого класса кластеризации в scikit-learn есть метод predict и с чем он сравнивает новую точку?

Назад к вопросам Открыть тему в роадмапе →Ответь сам — Quiz