knn_cls.predict([[1,1.3]]) out:array(['a'], dtype='<U1') 这时候分类器告诉我们这个点是属于a分类的 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 这样一个简单的knn分类器就实现了是不是很简单,下面我们用一个更复杂的例子实现knn分类器以及文章开头我提到的功能。 这里我们使用鸢尾花数据集 in:from sklearn.dat...
在这些算法中,KNN分类和回归的类参数完全一样。限定半径最近邻法分类和回归的类的主要参数也和KNN基本一样。 比较特别是的最近质心分类算法,由于它是直接选择最近质心来分类,所以仅有两个参数,距离度量和特征选择距离阈值,比较简单,因此后面就不再专门讲述最近质心分类算法的参数。 另外几个在sklearn.neighbors包中但...
sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier()函数用于实现k近邻投票算法的分类器。 class sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights=’uniform’,algorithm=’auto’, leaf_size=30,p=2, metric=’minkowski’,metric_params=None,n_jobs=None, **kwargs) 参数: n_neighbors : int,optional(def...
importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt#导入KNN分类器fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#载入鸢尾花数据集#iris是一个对象类型的数据,其中包括了data(鸢尾花的特征)和target(也就是分类标签)iris =datasets.load_iris()#...
from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target 选择knn模型作为分类器: 我们将使用KNeighborsClassifier作为KNN模型的实现。 python from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier 设定不同的k值进行模型训练: 我们可以创建一个k值的列表,然后对每个k值进行模...
好程序员Python教程:6-KNN算法调参数 1181 播放毁人不倦丶 意志命运往往背道而驰。 收藏 下载 分享 手机看 登录后可发评论 评论沙发是我的～选集(38) 自动播放 [1] 好程序员Python教程:4-KN... 1616播放 21:14 [2] 好程序员Python教程:6-KN... 1181播放 待播放 [3] 好程序员Python教程...
knn.predict([[4.8,5.1]]) #分类结果如图1knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=9) 设置参数k=9knn.fit(X,y)knn.predict([[4.8,5.1]]) #分类结果如图2knn.predict_proba([[4.8,5.1]]) predict_proba 返回的是输入样本属于各个类别的概率结果如图3...
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