prediction=knn.predict(X_new)print("预测值%d"%prediction)# 得出测试集X_test测试集的分数print("score:{:.2f}".format(knn.score(X_test,y_test))) (2)方法二 ①使用读取文件的方式,使用open、以及csv中的相关方法载入数据 ②输入测试集和训练集的比率,对载入的数据使用shuffle()打乱后,计算训练集及测...
int prediction(int K, Digit in, Digit *train, int nt) /*利用训练数据预测一个数据digit*/ { int i, it; Distance distance[nt]; /*求取输入digit与训练数据的距离*/ for(it=0; it<nt; it++) { distance[it].distance = calDistance(in, train[it]); distance[it].label = train[it].label...
model.fit(x_train,y_train) prediction1=model.predict(x_test) print(classification_report(y_test,prediction1)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. precision recall f1-score support 0 1.00 1.00 1.00 11 1 1.00 0.92 0.96 12 2 0.88 1.00 0.93 7 accuracy 0.97 30 macro avg 0.96 0.97 0.96 30 weighted av...
KNN怎么做回归? 要预测的点的值通过求与它距离最近的K个点的值的平均值得到,这里的“距离最近”可以是欧氏距离,也可以是其他距离,具体的效果依数据而定,思路一样。 数据集:Iris Data Set(鸢尾属植物数据集),它首次出现在著名的英国统计学家和生物学家Ronald Fisher1936年的论文《The use of multiple measurement...
lw=2,c='darkred');输出交叉验证误差error=(y-y_pred).rename('Prediction Errors')scores=dict(...
#待预测数据:X1=[[1.5 , 3 , 5.8 , 2.2], [6.2 , 2.9 , 4.3 , 1.3]]X1=np.array([[1.5,3,5.8,2.2],[6.2,2.9,4.3,1.3]])# 进行预测prediction=KNN.predict(X1)# 种类名称k=iris.get("target_names")[prediction] 完整代码: fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimport...
plt.ylabel('Real value')#Now add the perfect prediction linediagonal = np.linspace(500, 1500, 100) plt.plot(diagonal, diagonal,'-r') plt.xlabel('Predicted ask price') plt.ylabel('Ask price') plt.show()print(y_pred_inv) 四、KNN需要注意的几个问题 ...
X1 = np.array([[1.5,3,5.8,2.2], [6.2,2.9,4.3,1.3]]) prediction = KNN.predict(X1) k = iris.get("target_names")[prediction]print("第一朵花的种类为:", k[0])print("第二朵花的种类为:", k[1]) 结果:
prediction:INTEGER类型,类别标签或回归的均值。 三、示例 本示例取自维基百科中的“决策树”条目,问题描述如下: 小王是一家著名高尔夫俱乐部的经理。但是他被雇员数量问题搞得心情十分不好。某些天好像所有人都來玩高尔夫,以至于所有员工都忙的团团转还是应付不过来,而有些天不知道什么原因却一个人也不来,俱乐部为雇...
KNN Prediction Routine using Pre-Calculated DistancesAtina Dunlap Brooks