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。
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。 代码语...
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...
def random_point(k): return [random() for _ in range(k)] # 产生n个k维随机向量 def random_points(k, n): return [random_point(k) for _ in range(n)] N = 400000 t0 = clock() kd2 = KdTree(random_points(3, N)) # 构建包含四十万个3维空间样本点的kd树 ret2 = find_nearest(k...
手写数字识别模型完整Python代码 import pandas as pd from PIL import Image import numpy as np from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier as KNN df_img=pd.DataFrame({ '文件名':['手写3_1.png','手写3_2.png','手写3_3.png','手写4_1.png','手写4_2.png','手写4_3.png'], '对应...
from mlfromscratch.utilsimporteuclidean_distanceclassKNN():"""KNearest Neighbors classifier.Parameters:---k:int The numberofclosest neighbors that will determine theclassofthe sample that we wish to predict.""" def__init__(self,k=5):self.k=k def_vote(self...
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 创建KNN分类器对象,K=3 knn.fit(X_train_standard,y_train) # 拟合 # 根据样本特征,对测试样本进行预测 y_predict = knn.predict(X_test_standard) # 直接调用score方法,得出分类准确率 print(knn.score(X_test_standard,y_test)) ...
movie=pandas.read_excel(r"D:\Python\代码\Machine-Learn\1-KNN\data\movie.xlsx",sheet_name=0) x=movie[["武打镜头","接吻镜头"]]#取出训练数据中的训练数据y=movie["分类情况"]#取出目标值knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) knn.fit(x,y)#训练数据#预测电影《飞车》武打镜头50,接吻镜头2x_te...
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。
Sklearn机器学习包中,实现决策树(DecisionTreeClassifier,简称DTC)的类是: sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 它能够解决数据集的多类分类问题,输入参数为两个数组X[n_samples,n_features]和y[n_samples],X为训练数据,y为训练数据标记值。DecisionTreeClassifier构造方法为: sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(crite...