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...
from sklearn.model_selectionimporttrain_test_split from sklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier from sklearn.model_selectionimportcross_val_score#引入交叉验证importmatplotlib.pyplotasplt ###引入数据### iris=datasets.load_iris()X=iris.data y=iris.target ###设置n_neighbors的值为1到30,通过绘图来...
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""" assert X_train.shape[0] =...
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...
2.具体实现 (1)方法一 ①利用slearn库中的load_iris()导入iris数据集 ②使用train_test_split()对数据集进行划分 ③KNeighborsClassifier()设置邻居数 ④利用fit()构建基于训练集的模型 ⑤使用predict()进行预测 ⑥使用score()进行模型评估 说明:本代码来源于《Python机器学习基础教程》在此仅供学习使用。
knn= KNeighborsClassifier() 3 使用KNeighborsClassifier 对象进行fit创建出模型,得出分类准确度 knn.fit(X_train,y_train) knn.score(X_test,y_test) 4 使用我们的模型预测测试集 y_predict = knn.predict(X_test) KNN的初始函数(构造函数)的参数和默认参数是: ...
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
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights=uniform, algorithm=auto, p=2)model.fit(x_train, y_train)6 剖析 涉及以下几个关键点，分别如下：① K近邻KNN模型时是否需要标准化处理?一般建议是进行标准化处理，通常使用正态标准化处理方式即可，当然也可使用比如归一化处理等，其目的是处理特征的单位...
#1、实例模型对象knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) #2、拿到样本数据和分类结果数据: 截取目标列,样本数据要二维feature = df[['Action Lean','Love Lean']]target = feature['target'] #3、训练模型knn.fit(feature,target) #4、测试结果movie = ...
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...