plt.ylim(yy.min(), yy.max()) plt.title("3-Class classification (k = %i, weights = '%s')" % (n_neighbors, weights)) plt.show() 4. 算法特点 KNN是一种非参的、惰性的算法模型。什么是非参,什么是惰性呢? 非参的意思并不是说这个算法不需要参数,而是意味着这个模型不会对数据做出任何的假...
Python代码实现 scikit-learn提供了优秀的KNN算法支持。 import numpy as np from sklearn import neighbors from sklearn.metrics import precision_recall_curve from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.cross_validation import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt ''' 数据读入...
1、KNN分类算法 KNN分类算法(K-Nearest-Neighbors Classification),又叫K近邻算法,是一个概念极其简单,而分类效果又很优秀的分类算法。 他的核心思想就是,要确定测试样本属于哪一类,就寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本,然后看这K个样本大部分属于哪一类,那么就认为这个测试样本也属于哪一类。...
AI代码解释 from sklearn.datasets.samples_generatorimportmake_classification #X为样本特征,y为样本类别输出, 共200个样本,每个样本2个特征,输出有3个类别,没有冗余特征,每个类别一个簇X,y=make_classification(n_samples=200,n_features=2,n_redundant=0,n_clusters_per_class=1,n_classes=3)#之所以生成2个...
利用Python实现kNN算法 邻近算法(k-NearestNeighbor) 是机器学习中的一种分类(classification)算法,也是机器学习中最简单的算法之一了。虽然很简单,但在解决特定问题时却能发挥很好的效果。因此,学习kNN算法是机器学习入门的一个很好的途径。 kNN算法的思想非常的朴素,它选取k个离测试点最近的样本点,输出在这k个样本...
fromsklearn.metricsimportclassification_report, confusion_matrix, accuracy_score 2. 加载数据 我们将使用经典的鸢尾花数据集。这个数据集包含了三种不同类型的鸢尾花(Setosa、Versicolor和Virginica)的测量数据,每种类型有50个样本,每个样本包含...
KNN算法是k-Nearest Neighbor Classification的简称,也就是k近邻分类算法。基本思路是在特征空间中查找k个最相似或者距离最近的样本,然后根据k个最相似的样本对未知样本进行分类。基本步骤为: (1)计算已知样本空间中所有点与未知样本的距离; (2)对所有距离按升序排列; ...
#分类模型的评估报告print(metrics.classification_report(y_test,predict)) 1. 如上结果所示,前四行代表因变量y中的各个类别值,最后一行为各指标的综合水平;第一列precision表示模型的预测精度,计算公式为:预测正确的类别个数/该类别预测的所有个数;第二列recall表示模型的预测覆盖率,计算公式为:预测正确的类别个数...
分类(Classification)是数据挖掘领域中的一种重要技术,它从一组已分类的训练样本中发现分类模型,将这个分类模型应用到待分类的样本进行预测。 当前主流的分类算法有:朴素贝叶斯分类(Naive Bayes)、支持向量机(SVM)、KNN(K-Nearest Neighbors)、神经网络(NNet)、决策树(Decision Tree)等等。
分类(Classification)属于有监督学习(Supervised Learning)中的一类,它是数据挖掘、机器学习和数据科学中一个重要的研究领域。分类模型类似于人类学习的方式,通过对历史数据或训练集的学习得到一个目标函数,再用该目标函数预测新数据集的未知属性。本章主要讲述分类算法基础概念,并结合决策树、KNN、SVM分类算法案例分析各类...