pip install scikit-learn 接下来,我们导入所需的库: importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt fromsklearnimportdatasets fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler fromsklearn.neighborsi...
在使用KNN算法之前,我们要先决定K的值是多少,要选出最优的K值,可以使用sklearn中的交叉验证方法,代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 from sklearn.datasetsimportload_iris from sklearn.model_selectionimportcross_val_scoreimportmatplotlib.pyplotasplt from sklearn.neighborsim...
在使用KNN算法之前,我们要先决定K的值是多少,要选出最优的K值,可以使用sklearn中的交叉验证方法,代码如下: from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import cross_val_score import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #读取鸢尾花数据集 iris...
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; (3)确定并选取与未知样本距离最小的k个样本或...
KNN 算法算是机器学习里面最简单的算法之一了,我们来看 Sklearn 官方给出的例子是怎样使用KNN 的。 数据集使用的是著名的鸢尾花数据集,用 KNN 来对它做分类。我们先看看鸢尾花长的啥样: 上面这个就是鸢尾花了,这个鸢尾花数据集主要包含了鸢尾花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度4个属性(特征),以及鸢尾...
plt.ylim(yy.min(),yy.max())plt.title("3-Class classification (k =%i)"%k)plt.show() 四、鸢尾花数据的KNN实现 #用KNN算法实现鸢尾花数据的分类 import numpy as np # 加载鸢尾花数据集 from sklearn import datasets # 导入KNN分类器 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier...
KNN算法实战:基于Scikit-Learn实现鸢尾花分类 在机器学习领域,KNN(K-Nearest Neighbors,K近邻算法)是一种简单而有效的分类算法。本文将通过Scikit-Learn工具包实现KNN算法对鸢尾花数据集的分类任务,涵盖数据加载、预处理、模型构建、训练、测试及结果可视化等核心步骤。
朴素贝叶斯api:sklearn.naive_bayes.MultinomialNB 优点: 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有稳定的分类效率。 对缺失数据不太敏感,算法也比较简单,常用于文本分类。 分类准确度高,速度快 缺点: 需要知道先验概率P(F1,F2,…|C),因此在某些时候会由于假设的先验 ...
使用Scikit learn的make_classification函数创建一个示例分类数据集。import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.datasets import make_classificationX, y = make_classification( n_samples=1000, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, n_classes=2, class_sep=0.8)数据集包含属于...
SVM分类算法在Sklearn机器学习包中,实现的类是 svm.SVC,即C-Support Vector Classification,它是基于libsvm实现的。构造方法如下: SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0, decision_function_shape=None, degree=3, gamma='auto', kernel='rbf', max_iter=-1, probability=False, ...