#!/usr/bin/python# coding: utf-8# createDate:2020/4/3# 导入相关包,建立工程importosimporttimeimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.decompositionimportPCAfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier# 改变系统当前路径os.chdir(r'C:\Users\数据集\digit-recognizer') 2、数据分析 # 加载训练集,查...
classifierResult = classify(testData[i], trainData, trainLabel,1) resultList.append(classifierResult)print("the classifier for %d came back with: %d, the real answer is: %d"% (i, classifierResult, testLabel[i]))if(classifierResult != testLabel[i]): errorCount +=1.0print("\nthe total ...
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsClassifier() # 初始化KNN分类器,里面可以设置分类器默认的邻居数量、权重等 from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = { 'n_neighbors': np.arange(1, 100) } # 设置遍历的邻居数量N knn_cv = GridSearchCV(knn, ...
SVC: 0.835016835016835 KNeighborsClassifier: 0.8204264870931538 GaussianNB: 0.7901234567901234 DecisionTreeClassifier: 0.8406285072951739 RandomForestClassifier: 0.8406285072951739 BestModel is RandomForestClassifier, score is 0.8406285072951739 /Users/usyun/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/sklearn/base.py:493...
img = cv2.imread(r'E:\project\pythonProject\knnClassifier\kagglecatsanddogs\Cat\1.jpg') # 使用 OpenCV 的 imshow 函数显示原始图像,窗口名称为 'src' cv2.imshow('src', img) # 使用 SimplePreprocessor 类的 preprocess 方法对图像进行预处理,然后使用 imshow 函数显示处理后的图像,窗口名称为 'resize'...
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from tqdm.notebook import tqdm 这里主要还是用到sklearn 定义一些函数: # 常见的用于减小内存的预处理 def reduce_mem_usage(df, verbose=True): numerics = ['int8','int16', 'int32', 'int64', 'float16', 'float32', 'float64'] ...
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 5) 在这里,n_neighbors是5。 这意味着,当我们要求我们的训练模型来预测一个新实例的生存概率时,它需要5个最近的训练数据。 基于这5个训练数据的标签,模型将预测新实例的标签。 现在,我将把训练数据拟合到模型中,以便模型能够记住它们。
KNN模型是一个懒惰的非参数学习模型;它的参数不是根据训练数据估计出来的。为了预测响应变量,它存储所有训练实例并使用最接近实例进行测试。在Sklearn中我们可以直接调用内置的方法来使用。 作者:Onepagecode MORE kaggle比赛交流和组队 加我的微信,邀你进群 喜欢就关注一下吧: 点个在看你最好看!
KNeighborsClassifier, X_train, X_test, y_train, y_test)从图中，我们可以看到 3 或 4 个邻居...
fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier 将此分类器保存在变量中。 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors =5) 在这里,n_neighbors是5。 这意味着,当我们要求我们的训练模型来预测一个新实例的生存概率时,它需要5个最近的训练数据。 基于这5个训练数据的标签,模型将预测新实例的标签。