首先,确保你已经安装了scikit-learn库。如果没有安装,可以通过运行pip install scikit-learn来安装。 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix, accuracy...
这段代码演示了如何使用Scikit-learn库实现一个简单的KNN分类器,对鸢尾花数据集进行分类,并计算模型的准确率。在实际应用中,可以根据具体问题选择不同的算法、调整参数以及进行模型优化。 除了KNN算法,还可以使用其他机器学习和深度学习库(如TensorFlow、PyTorch等)来实现各种人工智能算法,包括神经网络、决策树、支持向量...
其中训练集样本数为{},测试集样本数为{}'.format(X.shape[0],X_train_set.shape[0],X_test_set.shape[0]))#训练knn_model=KNeighborsClassifier()knn_model.fit(X_train_set,y_train_set)#准确率检测accur=knn
1、KNN算法原理 KNN,全称k-NearestNeighbor,即常说的k邻近算法。 该算法的核心思想:一个样本x与样本集中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别y...【python】Knn(K近邻)算法实现原理+代码 【版本】python 3.7 【IDE】IDLE 3.7.4(python3.7 64-bit)(python自带的) 文章里面如果有误可以的话麻烦帮我...