1、KNeighborsClassifier可以设置3种算法:‘brute',‘kd_tree',‘ball_tree'。如果不知道用哪个好,设置‘auto'让KNeighborsClassifier自己根据输入去决定。 2、注意统计准确率时,分类器的score返回的是计算正确的比例,而不是R2。R2一般应用于回归问题。 3、本例先根据样本中身高体重的最大最小值,生成了一个密集网...
KNN分类器在众多分类算法中属于最简单的之一,需要注意的地方不多。有这几点要说明: 1、KNeighborsClassifier可以设置3种算法:‘brute’,‘kd_tree’,‘ball_tree’。如果不知道用哪个好,设置‘auto’让KNeighborsClassifier自己根据输入去决定。 2、注意统计准确率时,分类器的score返回的是计算正确的比例,而不是R2。
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier# 创建kNN_classifier实例kNN_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=6)# kNN_classifier做一遍fit(拟合)的过程,没有返回值,模型就存储在kNN_classifier实例中kNN_classifier.fit(X_train, y_train)# kNN进行预测predict,需要传入一个矩阵,而不能是一个数组。
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] =...
最后,我们运用KNN、SVM和BP神经网络函数来评估数据。对于KNN,我们使用KNeighborsClassifier;对于SVM,我们使用SVC;对于BP神经网络,我们使用MLPClassifier。 第二种方法: 使用TensorFlow构建CNN。TensorFlow的目的是让你构建一个计算图(使用任何类似Python的语言),然后用C ++来执行图形操作,这比直接用Python来执行相同的计算...
my_kNNClassifier = kNNClassifier(k=3) my_kNNClassifier.fit(X_train, y_train) y_predict = my_kNNClassifier.predict(X_test) y_predict y_test# 两个向量的比较,返回一个布尔型向量,对这个布尔向量(faluse=1,true=0)sum,sum(y_predict == y_test)29sum(y_predict == y_test)/len(y_test)0....
knn=kNNClassifier(k) knn.fit(x_train,y_train) x_predict= x.reshape(1,-1)print(knn.predict(x_predict)) 三、测试结果 [1] 四、问题 1、如果直接将上面训练得到的模型直接放在真实环境中使用,但是模型没有得到验证,会造成模型很差,会有真实损失。
#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_clf = kNNClassifier(k=6) knn_clf.fit(X_train, y_train) X_predict = x.reshape(1,-1) y_predict = knn_clf.predict(X_predict) y_predict 输出:array([1]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 现在我们就完成了一个sklearn风格的kNN算法,但是实际上,sklearn封装的算法比我们实现的要复...
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']