首先,我们需要把之前的函数改写一个名为 kNNClassifier 的 Class 类,因为 Sklearn 中的算法都是面向对象的,使用类更方便。 如果你对类还不熟悉可以参考我以前的一篇文章: Python 的函数 def 和类 Class(可点击) 在__init__函数中定义三个初始变量,k 表示我们要选择传进了的 k 个近邻点。 self._X_train和...
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...
# 使用sklearn库的k近邻分类模型 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 创建并训练模型 clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3, weights='distance') clf.fit(knownData, knownTarget) # 分类 for current in unKnownData: print(current, end=' : ') current = np.array(current).reshape...
python knn KNeighborsClassifier 最近邻算法选项用法示例详解 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_prob...
下面的代码使用扩展库sklearn中的k近邻分类算法处理了同样的问题: # 使用sklearn库的k近邻分类模型from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier# 创建并训练模型clf=KNeighborsClassifier(n_neighbors=3,weights='distance')clf.fit(knownData,knownTarget)# 分类forcurrent in unKnownData:print(current,end=' ...
pip install scikit-learn 接下来,我们导入所需的库: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics...
3、Python代码 scikit-learn提供了优秀的KNN算法支持。使用Python代码如下: [python]view plaincopy # -*- coding: utf-8 -*- importnumpy as np fromsklearnimportneighbors fromsklearn.metricsimportprecision_recall_curve fromsklearn.metricsimportclassification_report ...
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 引入KNN分类器 from sklearn.metrics import accuracy_score iris = datasets.load_iris() # 将鸢尾花数据存在iris中 iris_X = iris.data # 指定训练数据iris_X iris_y = iris.target # 指定训练目标iris_y ...
day-9 sklearn库和python自带库实现最近邻KNN算法 K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。谁和我隔得近,我就...
在Python中，我们可以借助强大的机器学习库scikit-learn轻松实现KNN算法。以下是一个完整的示例，展示了如何使用scikit-learn对样本数据集进行分类：from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics ...