所以今天来我们了解一下 Sklearn 是如何封装 kNN 算法的并自己 Python 实现一下。这样,以后我们再调用 Sklearn 算法包时,会有更清晰的认识。 先来回顾昨天 Sklearn 中 kNN 算法的 5 行代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 1from sklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier 2kNN_classifie...
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.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) #拆分的比例用默认的 1. 2. 3. AI检测代码解析 # 创建KNN回归器 参数保持默认 默认为5个邻居 knn_reg = KNeighborsRegressor() # 训练模型 knn_reg.fit(X_train, y_train) 1...
iris数据集包含在sklearn库当中,具体在sklearn\datasets\data文件夹下,文件名为iris.csv。以本机为例。其路径如下: D:\python\lib\site-packages\sklearn\datasets\data\iris.csv 其中数据如下格式: 第一行数据意义如下: 150:数据集中数据的总条数 4:特征值的类别数,即花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #训练模型 n_neighbors = 5 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=n_neighbors) knn.fit(X_train, y_train) y_pred = knn.predict(X_test) #查看各项得分 print("y_pred",y_pred) print("y_test",y_test) ...
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...
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({ ...
Python代码实现 scikit-learn提供了优秀的KNN算法支持。 import numpy as np from sklearn import neighbors from sklearn.metrics import precision_recall_curve from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.cross_validation import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt ''' 数据读入...
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 ...