foriinxrange(numTestSamples): predict = kNNClassify(test_x[i], train_x, train_y, 3) ifpredict == test_y[i]: matchCount += 1 accuracy = float(matchCount) / numTestSamples ## step 4: show the result print"step 4: show the result..." print'The classify accuracy is: %.2f%%' ...
从以上流程图可以看出,knn算法包含后四步操作,所以将整个程序分为三个模块。 2.具体实现 (1)方法一 ①利用slearn库中的load_iris()导入iris数据集 ②使用train_test_split()对数据集进行划分 ③KNeighborsClassifier()设置邻居数 ④利用fit()构建基于训练集的模型 ⑤使用predict()进行预测 ⑥使用score()进行模型...
knn算法predict函数 knn算法参数 knn算法 1.knn的优缺点 knn又叫k近邻算法,顾名思义k近邻算法突出近邻一词,也就是neighbor,knn算法是一种重预测轻训练的算法,算法的核心在于预测,所以很可能预测过程会非常缓慢,所以在使用knn算法时,对数据的预处理非常重要,因为预测速度过慢所以knn往往不能处理数据特征过多的数据,...
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8、对模型进行测试print('真实的结果',y_test)print('模型分类的结果',knn.predict(x_test)) #9、保存训练号的模型from sklearn.externals import joblibjoblib.dump(knn,'./knn.m') #10、读取训练好的模型knn = joblib.load('./knn.m')#---# 11、...
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=1)knn=KNeighborsClassifier(algorithm='kd_tree')knn.fit(X_train,y_train)print(knn.predict(X_test))#[0110212002102110110011102100121212201#01220121]print(y_test)#[0110212002102110110011102100121212201#01220221]print(knn....
answer = knn.predict(X_test)#预测 print(answer) 为什么KNN里面的参数设为3,这个我们根据经验设的,实战中可以用网格搜索优化参数。我们把点画出来,看看是不是归属分类0。 从图像上来看,测试点的确属于分类0,与我们模型预测的结果值是一致的。我们稍微改进一下,我们可以发现,酒精含量普遍大于苹果酸含量,像这种情...
self是类的实例,self.class才是类本身self.n_neighbors=n_neighborsself.dist_func=dist_func#训练模型方法deffit(self,x,y):self.x_train=xself.y_train=y#模型预测方法defpredict(self,x):#预测不要传y#初始化预测分类数组y_pred=np.zeros((x.shape[0],1),dtype=self.y_train.dtype)#np.zeros初始...
y_pred = knn.predict(X_test)# 评估模型 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)print(f"Model accuracy: {accuracy:.2f}")在这个例子中，我们首先导入所需的库和模块，然后加载鸢尾花数据集，将其划分为训练集和测试集。接着，创建一个KNN分类器实例，指定邻居数量（K值）为3，并用训练集对其进行...
pred=model.predict(x_test)#make prediction on test set error = sqrt(mean_squared_error(y_test,pred))#calculate rmse rmse_val.append(error)#store rmse values print('RMSE value for k= ', K ,'is:', error) 输出不同K值下的损失值: ...