Các lượt nộp
    Danh sách bài
    Trang chủ
    Báo lỗi

    solution

    Đề bài: [Data Science] Chọn k tốt nhất theo validation

    Cho tập huấn luyện và tập kiểm định (validation) đã gán nhãn. Với mỗi k=1,2,…,kmaxk=1,2,\dots,k_{max}k=1,2,…,kmax​, dùng KNN (khoảng cách Euclid; hòa khoảng cách → chỉ số nhỏ hơn; bỏ phiếu đa số, hòa nhãn → nhãn nhỏ hơn) để dự đoán toàn bộ tập validation và tính độ chính xác. Chọn kkk cho độ chính xác cao nhất; nếu hòa, chọn kkk nhỏ nhất. In kkk tốt nhất.

    • Định dạng đầu vào:

      Dòng đầu: ntrn_{tr}ntr​ nvaln_{val}nval​ ddd kmaxk_{max}kmax​. Tiếp theo ntrn_{tr}ntr​ dòng train (ddd tọa độ + nhãn), rồi nvaln_{val}nval​ dòng validation.

    • Ràng buộc đầu vào:

      1≤kmax≤ntr≤5001 \le k_{max} \le n_{tr} \le 5001≤kmax​≤ntr​≤500; 1≤nval≤5001 \le n_{val} \le 5001≤nval​≤500; 1≤d≤101 \le d \le 101≤d≤10.

    • Định dạng đầu ra:

      Một số nguyên: kkk tốt nhất.

    Ví dụ:

    Đầu vào:

    4 1 1 3
0 0
1 0
5 1
6 1
0 0

    Đầu ra:

    1

    Giải thích:

    Train d=1: x=0,1(nhãn0),5,6(nhãn1). Validation điểm x=0, nhãn 0. k=1: gần nhất là train0 (nhãn0)→đúng, acc=1. Đạt max ngay k=1 → in 1

    Đang tải editor...