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: fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scoreimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier#读取鸢尾花数据集iris = load_iris() x = ir...
scikit-learn中的accuracy_score train test split : random_state:因为是随机split,固定这个值,可以让每次split的结果都一样,方便调试。 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test =train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=666) 生成模型: fr...
- algorithm:在 sklearn 中,要构建 KNN 模型有三种构建方式,1. 暴力法,就是直接计算距离存储比较的那种放松。2. 使用 kd 树构建 KNN 模型 3. 使用球树构建。 其中暴力法适合数据较小的方式,否则效率会比较低。如果数据量比较大一般会选择用 KD 树构建 KNN 模型,而当 KD 树也比较慢的时候,则可以试试球树...
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...
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...
- algorithm:在 sklearn 中,要构建 KNN 模型有三种构建方式,1. 暴力法,就是直接计算距离存储比较的那种放松。2. 使用 kd 树构建 KNN 模型 3. 使用球树构建。 其中暴力法适合数据较小的方式,否则效率会比较低。如果数据量比较大一般会选择用 KD 树构建 KNN 模型,而当 KD 树也比较慢的时候,则可以试试球树...
KNN分类算法原理与Python+sklearn实现根据身高和体重对体型分类,KNN算法是k-NearestNeighborClassification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
from sklearnimportneighbors,datasets n_neighbors=11# 导入一些要玩的数据 iris=datasets.load_iris()x=iris.data[:,:2]# 我们只采用前两个feature,方便画图在二维平面显示 y=iris.target h=.02# 网格中的步长 # 创建彩色的图 cmap_light=ListedColormap(['#FFAAAA','#AAFFAA','#AAAAFF'])cmap_bold...
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 ...
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, ...