对比上述输出结果,可以发现:accuracy_score/precision_score/recall_score/f1_score函数只显示正例 (类别为1) 的性能指标; 而classification_report既可以显示正例(类别为1)、还可以显示出反例 (类别为0) 的性能指标。 对上面运行结果的分析如下图所示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 y_true...
fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier 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)...
混淆矩阵可视化:使用seaborn绘制带有标签的热图,便于理解预测结果的分布情况。 分类报告:通过classification_report输出更详细的指标,如精确率(Precision)、召回率(Recall)和F1分数。 总结📝KNN算法是理解机器学习的好起点,虽然简单,但通过优化技巧也能实现不错的效果!大家可以尝试用Python的scikit-learn库快速上手实现。...
调用 metrics.classification_report() 方法对决策树算法进行评估后,会在最后一行将对所有指标进行加权平均值,详见下面完整代码。 # -*- coding: utf-8 -*-# By:Eastmount CSDN 2021-07-06from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn import metricsimport ...
print(classification_report(y_test, y_pred)) 以上代码将输出混淆矩阵和分类报告,其中包括每个类别的准确率、召回率和F1分数等指标。这些指标可以帮助我们了解模型在测试集上的表现,并指导我们进一步优化模型的参数或尝试其他算法。通过调整KNN算法的参数或尝试其他分类器,我们可能能够进一步提高模型的性能。相关...
print(classification_report(y, answer, target_names = ['thin', 'fat'])) ''' 将整个测试空间的分类结果用不同颜色区分开''' answer = clf.predict_proba(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])[:,1] z = answer.reshape(xx.shape) plt
导入必要的库:`from sklearn.model_selection import train_test_split`, `from sklearn.preprocessing import StandardScaler`, `from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier`, `from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix`, `from sklearn.datasets import load_iris`。 加载数据集...
report = classification_report(target, predictions) print(report) 以上代码实现了基于KNN的葡萄酒质量分类。通过对数据的预处理和特征提取,我们成功地使用KNN算法对葡萄酒质量进行了分类。通过评估模型的性能,我们发现模型的准确率达到了较高的水平。需要注意的是,在实际应用中,我们还需要考虑其他因素,如特征选择、模...
predict(X_test) print(f"Best K value: {best_k}") print("Classification Report:") print(classification_report(y_test, y_pred_best)) print("Confusion Matrix:") print(confusion_matrix(y_test, y_pred_best)) print("Accuracy Score:") print(accuracy_score(y_test, y_pred_best)) 8. 结论...
print(classification_report(Y_test, y_pred)) label = knn.predict([, ]) # 这里应该有个具体的测试点数组,而不是单个点 # 其他代码省略 ``` 这段代码的目的是读取一个文本文件中的数据,使用KNN算法进行分类,并输出分类结果和评估指标。代码中存在一些潜在的问题,比如散点图标记的符号('o' 和 'd')不...