17/07/2025 03:23:13 PM

Bài viết sưu tầm

Ứng dung KNN phân loại đồ uống
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# Dữ liệu đồ uống: [đường (g), caffeine (mg)]
X = np.array([
    [0, 95],   # cà phê
    [1, 100],
    [2,90],
    [5, 30],   # trà
    [3, 25],
    [4, 50],
    [30, 80],  # nước tăng lực
    [35, 90],
    [40,80]
])
y = np.array([0,0,0,1,1,1,2,2,2])  # 0 = Cà phê, 1 = Trà, 2 = Nước tăng lực
labels_map = {0: 'Cà phê', 1: 'Trà', 2: 'Nước tăng lực'}
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X, y)

# Nhập thông tin đồ uống mới
sugar = float(input("Nhập lượng đường (gram): "))
caffeine = float(input("Nhập hàm lượng caffeine (mg): "))
new_drink = np.array([[sugar, caffeine]])

# Dự đoán
predicted = knn.predict(new_drink)[0]
print(f"Loại đồ uống được dự đoán là: {labels_map[predicted]}")

 

» Tin mới nhất:

» Các tin khác:

Hôm nay, ngày

28/08/2025

Tuần học:

4

Sinh viên tiêu biểu

Số lượt truy cập: 10294216