for s in strategies: # create the modeling pipeline pipe = Pipeline(steps=[('imputer', KNNImputer(n_neighbors=int(s))), ('model', KNeighborsClassifier())]) # 数据多次随机划分取平均得分 scores = [] for k in range(20): # 得到训练集合和验证集合, 8: 2 X_train, X_test, y_train,...
sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier 概述 参数 属性 方法 示例 方法 fit(X, y) get_metadata_routing() get_params([deep]) kneighbors([X, n_neighbors, return_distance]) kneighbors_graph([X, n_neighbors, mode]) predict(X) predict_proba(X) score(X, y[, sample_weight]) set_params(**pa...
kNN_classfier=KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)### sklearn 框架中的算法函数以面向对象的方式进行包装,调用的时候需要初始化实例kNN_classfier.fit(Point_set,Point_class)### fit模型,虽然kNN算法本身没有创建模型的过程,在sklearn中为了与其它算法统一,也引入了fit过程,该过程可以认为训练集就是模型本身kNN_...
errorCount =0.0# 遍历训练样本点foriinrange(numTestVecs):# 分类器分类结果classifierResult = classify0(normMat[i,:],normMat[numTestVecs:m,:],datingLabels[numTestVecs:m],3)# 对比分类结果与实际标签print("the classifier came back with: %d, the real answer is: %d"% (classifierResult, datin...
resultList[classifierResult -1]) 【kNN.py: part6—— 案例三的函数代码】 # 将二进制图形向量转为一维向量defimg2vector(filename): returnVect = zeros((1,1024)) fr =open(filename)foriinrange(32): lineStr = fr.readline()forjinrange(32): ...
ML之kNN:利用kNN算法对莺尾(Iris)数据集进行多分类预测 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 输出数据说明: Iris Plants Database === Notes --- Data Set Characteristics: :Number of Instances: 150 (50 in each of three classes) :Number of Attributes: 4 numeric...
ss = StandardScaler() X_train = ss.fit_transform(X_train) X_test = ss.transform(X_test) knc = KNeighborsClassifier() knc.fit(X_train, y_train) y_predict = knc.predict(X_test) knc.score(X_test, y_test))
使用sklearn中的kNN分类大概有如下几个步骤: 1. 需要使用sklearn.neighbors包中的KNeighborsClassifier类,需要进行包和类的导入。 2. 实例化KNeighborsClassifier对象。 3. 对KNeighborsClassifier对象传入训练集进行训练。 4. 对KNeighborsClassifier对象传入待预测数据进行预测(注意:传入的待... ...
adapt import MLkNN from sklearn.metrics import accuracy_score classifier = MLkNN(k=20) # train classifier.fit(X_train, y_train) # predict predictions = classifier.predict(X_test) 准确率统计 z = predictions.toarray() [rows, cols] = y_test.shape zzz = 0 for i in range(rows - 1)...
clf=KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)clf.fit(X_train,y_train) 计算准确率(二选一) 方法一 代码语言:javascript 复制 from sklearn.metricsimportaccuracy_score acc=accuracy_score(y_test,clf.predict(X_test))print(acc) 方法二 代码语言:javascript ...