2kNN_classifier=KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)3kNN_classifier.fit(X_train,y_train)4x_test=x_test.reshape(1,-1)5kNN_classifier.predict(x_test)[0] 代码已解释过,今天用一张图继续加深理解: 可以说,Sklearn 调用所有的机器学习算法几乎都是按照这样的套路:把训练数据喂给选择的算法进行 fit 拟合,...
pip install scikit-learn 接下来,我们导入所需的库: importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt fromsklearnimportdatasets fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler fromsklearn.neighborsi...
from sklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier #读取鸢尾花数据集 iris=load_iris()x=iris.data y=iris.target k_range=range(1,31)k_error=[]#循环,取k=1到k=31,查看误差效果forkink_range:knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)#cv参数决定数据集划分比例,这里是按照5:1划分训练集和测试集 scores=...
set_params(**params):设置此估算器的参数 方法中kneighbors例子:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier.html #kneighbors(X = None,n_neighbors = None,return_distance = True )samples = [[0., 0., 0.], [0., .5, 0.], [1., 1., .5]]fr...
sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm=‘auto’) n_neighbors 查询默认使用的邻居数 int ,可选(默认= 5) algorithm: 可选用于计算最近邻居的算法:{‘auto’,‘ball_tree’,‘kd_tree’,‘brute’} ‘ball_tree’将会使用 BallTree, ...
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier centers = [[-2, 2], [2, 2], [0, 4]] X, y = make_blobs(n_samples=60, centers=centers, random_state=1, cluster_std=0.6) # 产生60个样本 k = 5 clf =KNeighborsClassifier(n_neighbors=k) ...
[56054,3.574967,0.494666])fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier#导入sklearn的相应的模块kNN_classifier=KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)#括号中的3表示k的值kNN_classifier.fit(X_train,y_train)#传入训练数据进行拟合x_predict=x.reshape(1,-1)#对测试的数据先进行修改格式kNN_classifier.predict(x...
sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier是一个实现k最近邻投票的分类器。 阅读更多信息请参考用户指南。 参数 n_neighbors: int, 默认值为5,用于kneighbors查询的默认邻居数量。 weights: {'uniform', 'distance'},可调用对象或None,默认值为'uniform',用于预测的权重函数。可能的取值有: 'uniform': 统一权重。每...
总结 KNN是我们在本文中介绍的一个简单但功能强大的分类和回归模型。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。
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...