knn.modelroc<-roc(as.integer(Test$结局), as.integer(knnmodel)) plot(knn.modelroc,print.auc=TRUE,auc.polygon = TRUE, grid =c(0.1,0.2),grid.col=c('green','red'), max.auc.polygon =TRUE,auc.polygon.col='steelblue') # 计算准确率 mean(knnmodel == Test$CRBSI) #组合绘制ROC曲线 roc0...
可以使用以下代码导入所需库: importnumpyasnp# 用于数值计算importpandasaspd# 用于数据处理importmatplotlib.pyplotasplt# 用于数据可视化fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split# 用于划分训练集和测试集fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier# KNN 分类器fromsklearn.metricsimportclassification_report,...
优化KNN算法时,选择合适的K值和权重配置是提升性能的关键因素。 # K值对比forkin[1,3,5,10]:model=KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)model.fit(X_train,y_train) 1. 2. 3. 4. 通过上述步骤,我们深入分析了Python的KNN包的集成、配置和优化过程,提供了解决问题的有效方法和指引。
X_train_norm,X_test_norm=standardizer(X_train,X_test)# Test a rangeofk-neighbors from10to200.There will be20k-NNmodels.k_list=[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100,110,120,130,140,150,160,170,180,190,200]n_clf=len(k_list)# Just prepare data frames so we can store the model r...
from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error rmse = lambda y, yhat: np.sqrt(mean_squared_error(y, yhat))以下是执行优化的必要步骤：迭代K的可能范围-1到20之间的所有奇数都可以 使用当前的K值...
# 训练K近邻模型 model = KNN(k=10) model.fit(X_train, y_train) 3.7 打印结果 模型训练完成之后可以使用如下代码查看训练集和测试集的准确率,如果有能力小伙伴可以绘制AUC曲线等查看模型效果。 # 结果 y_train_pred = model.predict(X_train) y_test_pred = model.predict(X_test) score_train = mo...
1fromsklearnimportneighbors23knnModel=neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)#分类的个数,可以从数据集中获取45knnModel.fit(data_train,target_train)67knnModel.score(data_test,target_test) 3、使用cross_val_score类、预测 1fromsklearn.model_selectionimportcross_val_score23cross_val_score(4knnMode...
KNN可以说是最简单的分类算法之一,同时,它也是最常用的分类算法之一,注意KNN算法是有监督学习中的分类算法,它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像(Kmeans是无监督学习算法),但却是有本质区别的。那么什么是KNN算法呢,接下来我们就来介绍介绍吧。
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 ...