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...
首先,我们需要安装必要的库。如果你还没有安装scikit-learn,可以通过以下命令进行安装: pip install scikit-learn 接下来,我们导入所需的库: importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt fromsklearnimportdatasets fromsklearn.model_selectionim...
# 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=' : ')current=np.array(current).reshape(1,-1)print(clf.predic...
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn_clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) knn_clf.fit(X_train, y_train) y_predict = knn_clf.predict(X_test) 得到准确率: from sklearn.metrics import accuracy_score accuracy_score(y_test, y_predict) 另一种方式: knn_clf.score(X_test,...
2、Python3中sklearn-KNN的代码实现 第一,sklearn中的KNN包源代码(未查到,以后补充) 第二,sklearn中的KNN包,有几个可调参数,及每个参数代表的意义 KNeighborsClassifier( n_neighbors=5, weights=’uniform’, algorithm=’auto’, leaf_size=30, p=2, metric=’minkowski’, metric_params=None, n_jobs=...
fromsklearnimportneighborsfromsklearnimportdatasets knn=neighbors.KNeighborsClassifier() iris=datasets.load_iris() knn.fit(iris.data,iris.target) predictedLabel= knn.predict([[0.1,0.2,0.3,0.4]])print(predictedLabel) 通过调用datasets.load_iris()接口,我们可以获取一个150个实例的训练数据集,记录萼片长度...
python sklearn 支持向量回归 sklearn knn回归 上一节我们用knn在鸢尾花数据集上做了分类,现在我们就来用knn做回归预测。 1.1 模拟数据集——knn回归 首先导入需要用到的包 #Demo来自sklearn官网 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
二、Python简易的实现方式我们用下表作为我们的训练数据集 我们要做的是根据酒精含量和苹果酸含量来判别新数据(酒精含量7、苹果酸含量1)属于那个分类。 import pandas as pd from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier as KNN #创建数据 df=pd.DataFrame({ ...
利用sklearn实现knn 基于上面一篇博客k-近邻利用sklearns实现knn #!/usr/bin/env python#coding: utf-8#In[1]:importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier#In[2]:#数据准备dataset =[]forlineinopen("data_knn.csv"):...
python标准库scikit_learn中也为我们封装好了kNN算法 # 导入kNN算法 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 创建分类器对象 kNN_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=6) kNN_classifier.fit(X_train, y_train) # 先训练模型