'feature2']]# 特征y=data['genre']# 标签# KNN模型knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)knn.fit(X,y)# 预测new_movie=[[value1,value2]]prediction=knn.predict(new_movie)print(prediction)
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()进行模型评估 说明:本代码来源于《Python机器学习基础教程》在此仅供学习使用。 代码语...
knn.fit(X_train, y_train) y_pred = knn.predict(X_test) accuracies.append(accuracy_score(y_test, y_pred)) 6. 选择最佳K值 我们可以绘制出不同K值下模型的准确率,以找到最佳的K值。 plt.figure(figsize=(10,6)) plt.plot(...
y_predict = model.predict(X_new) zz = y_predict.reshape(x0.shape) from matplotlib.colors import ListedColormap custom_cmap = ListedColormap(['#EF9A9A', '#FFF59D', '#90CAF9']) plt.contourf(x0, x1, zz, cmap=custom_cmap)
predict():预测函数,根据指定的阈值赋值 1 或 0。 contamination:异常值的百分比,PyOD 将污染率默认为 10%。该参数不影响离群值分数的计算。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from pyod.models.knnimportKNNknn=KNN(contamination=0.05)knn.fit(X_train)# Training data ...
predict = kNNClassify(test_x[i], train_x, train_y,3) if predict == 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%%' % (accuracy *100) ...
KNN原理及Python代码实现(超详细版) 一、原理 1. 概述 K近邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种有监督的学习算法,也是机器学习中最简单、且不那么依靠各类假设的算法(基本上所有算法都会有假设的前提条件,在数据分布符合算法的假设条件时,其效果往往会更好)。
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...
arr_test=img_arr('D:/测试.png') answer = knn.predict(arr_test) print('图片中的数字为:' + str(answer[0])) 我们简单介绍网格搜索参数调优在本模型中的应用,更详细的介绍可以百度,或者查看我“Python实现决策树算法”中的2.2.2节的内容 from sklearn.model_selection import GridSearchCV #参数调优 p...
base_datadefpredict(self):# 导入的矩阵必须是numpy.ndarray数据结构的num_test=len(self.te_d)result_list=[]foriinrange(num_test):# 以下为knn算法实现过程ifself.dis=='E':# 欧式距离distances=np.sqrt(np.sum((self.tr_d-self.te_d[i])**2,axis=1))elifself.dis=='M':# 曼哈顿距离...