最后,我们根据多数投票规则,将待分类数据点的类别确定为0。 在这个过程中,我们可以看到K值、距离度量方法、权重设置和分类决策规则等模型参数对分类结果的影响。通过调整这些参数,我们可以得到不同的分类结果,从而优化模型的性能。 总之,KNN算法是一种简单而有效的分类算法,通过理解其基本原理和模型参数,我们可以更好地...
(2)对Distance数组进行排序,取距离最近的K个点,记为X_knn。 (3)在X_knn中统计每个类别的个数,即class0在X_knn中有几个样本,class1在X_knn中有几个样本等。 (4)待标记样本的类别,就是在X_knn中样本数最多的那个类别。 2.KNN算法的优缺点 优点:准确度高,对异常值和噪声有较高的容忍度。 缺点:计算...
knn = KNeighborsClassifier() # 创建一个knn 分类器 knn.fit(iris_x_train, iris_y_train) # 给分类器填充 训练数据 iris_y_predict = knn.predict(iris_x_test) # 使用分类器knn 对训练集 进行预测, 返回预测结果 probability = knn.predict_proba(iris_x_test) # # 使用分类器knn 对训练集 进行预...
score = knn_clf.score(X_test, y_test)ifscore > best_score: best_k = k best_score = scoreprint("best_k = ", best_k)print("best_score = ", best_score) 输出: best_k = 4 best_score = 0.9916666666666667 KNN的超参数weights 普通的KNN算法:蓝色获胜 考虑距离的KNN算法:红色:1, 蓝色:1...
knn_clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k) knn_clf.fit(X_train ,y_train)score= knn_clf.score(X_test,y_test)ifscore>best_score:best_k= kbest_score=scoreprint("best_k =",best_k)print("best_score =",best_score) 然而k近邻算法中是不止一个K这样的超参数 ...
寻找最好的k 在KNN算法中,k需要提前指定,那么k取多少为最优值? 此处通过for循环创建多个分类器进行比较分类准确率 代码搜索: 验证的结果为k=4时准确率最高,这个过程即所谓调参的过程,寻找最好的超参数的值 注:如果找到的最优值在边界上,很有可能最好值在搜索范围之外,所以应该再往上(下)调整范围以寻找最优...
KNN中的k是一个超参数，它需要手动输入，不能直接机器算法计算出来。KNN中的k代表的是离需要分类测试点...
K值是KNN算法中最重要的参数之一，它决定了算法的分类精度和计算效率。一般来说，K值越小，模型越复杂，容易发生过拟合；K值越大，模型越简单，容易发生欠拟合。因此，我们需要根据实际问题选择合适的K值。1.1 通过交叉验证选择K值 交叉验证是一种常用的参数选择方法，它将数据集分成若干份，每次用其中一份作为测试集...
机器学习中的 KNN 加速:在基于高维特征的数据上,Ball Tree 可以有效提升 KNN 的计算速度。 4. 用法及示例 示例:构建 Ball Tree 和最近邻搜索 from sklearn.neighbors import BallTree import numpy as np # 构建样本数据 (5 个点,每个点 3 维) points = np.array([[2, 3, 4], [5, 4, 2], [9...