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 for current in unKnownData: print(current, end=' : ') current = np.array(current).reshape...
# 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...
纯Python实现 调用Sklearn库实现 算法简介 算法步骤: 计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离; 按照距离递增次序排序; 选取与当前点距离最小的k个点; 确定前k个点所在类别的出现频率; 返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。 算法中的距离共分为两种: ...
手写数字识别模型完整Python代码 import pandas as pd from PIL import Image import numpy as np from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier as KNN df_img=pd.DataFrame({ '文件名':['手写3_1.png','手写3_2.png','手写3_3.png','手写4_1.png','手写4_2.png','手写4_3.png'], '对应...
Python sklearn.model_selection提供了K-fold,Stratified k-fold。 【scikit-learn】交叉验证及其用于参数选择、模型选择、特征选择的例子 - CSDN博客。 不同于k-fold的是,stratified采用分层采样。 推荐模块cross_val_score(sklearn.model_selection.cross_val_score - scikit-learn 0.19.1 documentation)。对于分类问...
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...
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 ...