knn_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5 ) # 喂入数据集,以及数据类型 knn_classifier.fit(x_train,y_train) # 如果关心预测结果可以跳过下面所有score返回得分 knn_classifier.score(x_test,y_test) y_predict = knn_classifier.predict(x_test) # 评价预测结果 将y_predict和真是的predict进行...
`kNN`Classifier=KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,metric=‘minkowski’,p=2)`kNN`_model=Pipeline(steps=[(‘preprocessor’,preprocessorForFeatures),(‘classifier’,`kNN`Classifier)])`kNN`_model.fit(X_train,y_train)y_pred=`kNN`_model.predict(X_test) 5. 应用 k-NN算法已在各种问题中得到应用,...
https://docs.w3cub.com/scikit_learn/modules/generated/sklearn.datasets.make_blobs/ https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier.html https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier.html#sklearn.neighbors.KNeighborsClassi...
引入KNN分类器: KNN Classifier(K近邻分类): 训练阶段:只需要记录每一个样本的类别即可 测试阶段:计算新图像x与每一个训练样本x(i)的距离d(x,x(i)) 找出与x距离最近的k个训练样本 用这k个训练样本中最多数类别作为x的类别 图中在训练阶段记住了哪些是红色的,哪些是黑色以及蓝色,接着在预测时输入的绿色点...
输入标签使用transform方法进行转换。fit_transform同时调用fit和transform作。同时如果训练集和测试集是独立转换的,那么在训练集中男性可能映射为1,而在测试集中则映射为0。所以我们使用训练集的对象进行fit。然后使用KNeighborsClassifier进行预测。 通过将我们的测试标签与分类器的预测进行比较,我们发现一个男性测试实例被...
class KNNClassifier: def __init__(self, k): """初始化kNN分类器""" assert k >= 1, "k must be valid" self.k = k self._X_train = None self._y_train = None def fit(self, X_train, y_train): """根据训练数据集X_train和y_train训练kNN分类器""" ...
clf = neighbors.KNeighborsClassifier(algorithm='kd_tree') clf.fit(x_train, y_train) '''测试结果的打印''' answer = clf.predict(x) print(x) print(answer) print(y) print(np.mean( answer == y)) '''准确率与召回率''' precision
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)# 训练模型 knn.fit(X_train, y_train)# 预测测试集 y_pred = knn.predict(X_test)# 评估模型 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)print(f"Model accuracy: {accuracy:.2f}")在这个例子中，我们首先导入所需的库和模块，然后加载鸢尾花数据集，将其...
classifierResult=classify0(normMat[i,:], normMat[numTestVecs:m,:], datingLabels[numTestVecs:m],3) print "dfa: %d,real: %d" %(classifierResult,datingLabels[i]) if(classifierResult!=datingLabels[i]):errorCount+=1.0 #计算错误率汇总 ...
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 训练KNN分类器 knn.fit(X_train, y_train) # 创建待分类样本 X_test = [[4,5], [9,10]] # 预测待分类样本的类别 y_pred = knn.predict(X_test) print(y_pred)# 输出:['A' 'B']