sns.barplot(x='quality',y='count',data=score,palette="rocket").set_title("葡萄酒质量分布")plt.show() 高质量红酒的定义 我们将评分为6分及以上的红酒定义为高质量红酒。 本研究的目的是建立KNN模型,区分“高质量红酒”与非“高质量红酒”,是一个二元分类问题。 df["GoodWine"]=df.quality.apply(lamb...
定义模型 classKNN:def__init__(self,k:int):self.k:int=kself.data:Optional[np.ndarray]=Noneself.target:Optional[np.ndarray]=Nonedeffit(self,data_:np.ndarray,target_:np.ndarray)->None:self.data=data_self.target=target_defpredict(self,data_:np.ndarray)->int:# 最小的 k 个distances=np....
基于 KNN 算法对红酒数据集的分类实践 本篇内容将探讨如何利用 K-最近邻 (KNN) 方法对经典的红酒数据集进行分类，通过自实现核心算法，配合 Scikit-Learn 等库进行数据处理和评估。首先，我们需要导入必要的工具，如 NumPy 用于实现核心算法，pandas 用于数据处理，以及 Scikit-Learn 提供数据划分和准确度...
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KNN算法酒的分类头歌 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- #author:Jiang Yaju from numpy import * import operator from os import listdir def createDataSet(): group=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]) labels=['A','A','B','B'] ...
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(训练集) labels-分类标签 k-KNN算法参数,选择距离最小的k个点 """ def classify0(inX,dataSet,labels,k): #k-近邻算法 dataSetSize = dataSet.shape[0] #numpy函数shape[0]返回dataSet的行数 diffMat = tile(inX,(dataSetSize,1))-dataSet #在列向量方向上重复inX共1次(横向),行向量方向上重复inX共...
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机器学习KNN算法葡萄酒分类 2 import pandas as pd import math # 定义符号常量,用于索引,使之具有清晰的语义 NUMBER = 0 COUNTRY = 1 DESCRIPTION = 2 POINTS = 3 PRICE = 4 def csv_to_ls(file): """接收文件名为参数,逐行读取文件中的数据,根据逗号切分每行数据为列表类型,...