训练集比例默认选择为:0.8即80%（150*0.8=120个样本）进行训练K近邻KNN模型，余下20%即30个样本(测试数据)用于模型的验证。需要注意的是，多数情况下，会首先对数据进行标准化处理，处理方式一般使用为正态标准化，此处理目的是让数据保持一致性量纲。当然也可使用其它的量纲方式，比如区间化，归一化等。接着对...
KNN模型Python复现,使用了线性扫描;权值优化两种算法: 舟晓南:k近邻(KNN)模型python复现 - 线性扫描;带权值的近邻点优化方法 1.走近k近邻 - 你周围的人决定了你是怎样的人: 人是群居动物,这不仅是因为整个社会运转需要各种各样的人才进行劳动分工和资源交换,还因为人本性上需要认同感,不仅是身份认同,还希望对他...
knn.fit(x_train,y_train)#(训练数据,训练数据的结果)#7、对训练的模型进行评分 (测试数据,测试数据的结果)knn.score(x_test,y_test)#8、对模型进行测试print('真实的结果',y_test)print('模型分类的结果',knn.predict(x_test))#9、保存训练号的模型fromsklearn.externalsimportjoblib joblib.dump(knn,'...
K-近邻(KNN)模型简介 K-近邻(K- Nearest Neighbor,KNN)模型是一个非常简单与直观的模型,其基本思想可以用这样一句俗语来解释——“近朱者赤,近墨者黑”。因此在介绍这一模型之前,我们需要先定义“距离”来描述“远”与“近”: 距离定义 对于n维实数向量空间Rn上的两个点x=(x1,x2,...,xn)和y=(y1,y2...
步骤5:直至把所有的新数据点分配完成。模型结束。 下面通过一个案例来实现KNN算法思想: 案例:KNN最优模型的效果展示 读取数据: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_csv('bankloan.csv') data.head(5) ...
K近邻(k-nearest neighbour,KNN)是一种基本分类方法,通过测量不同特征值之间的距离进行分类。 k近邻的四路是:如果一个样本在特征控件中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,其中k通常是不大于20的整数 ...
KNN的决策边界一般不是线性的,也就是说KNN是一种非线性分类器,如下图。 1、K越小越容易过拟合,当K=1时,这时只根据单个近邻进行预测,如果离目标点最近的一个点是噪声,就会出错,此时模型复杂度高,稳健性低,决策边界崎岖。 2、但是如果K取的过大,这时与目标点较远的样本点也会对预测起作用,就会导致欠拟合,...
(X,y,test_size=0.3,random_state=42)# my k-NNclassKNN():def__init__(self,data,K=3):self.X=data[0]self.y=data[1]self.K=Kdeffit(self,X_test):diffX=np.repeat(X_test,len(self.X),axis=0)-np.tile(self.X,(len(X_test),1))square_diffX=(diffX**2).sum(axis=1).reshape(...
fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier knn_clf=KNeighborsClassifier(n_neighbors=6)knn_clf.fit(X_train,y_train) (5)测试模型 y_predict=knn_clf.predict(X_test)print("模型分类准确率为{}".format(sum(y_predict==y_test)/len(y_test)))...
knn回归模型是一种基于距离度量的非参数回归模型,它的原理是通过寻找与待预测样本最相似的k个邻居来进行预测。在knn回归模型中,距离度量通常使用欧氏距离或曼哈顿距离,其中欧氏距离常用于连续型属性,曼哈顿距离常用于离散型属性。 在进行预测时,knn回归模型通常使用k个邻居的平均值或加权平均值作为预测结果,其中加权平均...