from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42) #这里我们设置了训练集与测试集的比例为2:8 1. 2. 数据的标准化 这里我们使用Z-score标准化,在sklearn的学习中,数据集的标准化是很多机器学习模型算法的常...
2. RadiusNeighborsClassifier和RadiusNeighborsRegressor 限定半径最近邻法分类和回归的类的主要参数也和KNN基本一样。具体参数如下: 调用形式: sklearn.neighbors.RadiusNeighborsClassifier(radius=1.0, weights=’uniform’, algorithm=’auto’, leaf_size=30, p=2, metric=’minkowski’, outlier_label=None, metric...
from sklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier #读取鸢尾花数据集 iris=load_iris()x=iris.data y=iris.target k_range=range(1,31)k_error=[]#循环,取k=1到k=31,查看误差效果forkink_range:knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)#cv参数决定数据集划分比例,这里是按照5:1划分训练集和测试集 scores=...
KNN算法中的K就是一个超参数 模型参数:算法过程中学习的参数 KNN算法没有模型参数 调参是指调超参数 如何寻找好的超参数 领域知识 经验数值 实验搜索 寻找最好的K 数据准备 fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearnimportdatasets# 加载手写识别数据d...
class sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights=’uniform’,algorithm=’auto’, leaf_size=30,p=2, metric=’minkowski’,metric_params=None,n_jobs=None, **kwargs) 参数: n_neighbors : int,optional(default = 5) 默认情况下kneighbors查询使用的邻居数。就是k-NN的k的值,选取...
1.sklearn.neighbors.NearestNeighbors(n_neighbors=5,radius=1.0,algorithm='auto',leaf_size=30, metric='minkowski',p=2,metric_params=None,n_jobs=1,**kwargs) 功能:相当于对一种分类方法进行配置 参数: n_neighbors:int,默认为5,对输入数据进行投票的训练数据个数,即k的大小 ...
一.SkelarnKNN参数概述 要使用sklearnKNN算法进行分类,我们需要先了解sklearnKNN算法的一些基本参数,那么这节就先介绍这些内容吧。 def KNeighborsClassifier(n_neighbors = 5, weights='uniform', algorithm = '', leaf_size = '30', p = 2, metric = 'minkowski', ...
# Demo来自sklearn官网 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor ## 数据导入 np.random.seed(0) # 随机生成40个(0, 1)之前的数,乘以5,再进行升序 X = np.sort(5 * np.random.rand(40, 1), axis=0) ...
3.sklearn中KNN算法参数 KNeighborsClassifier类:最经典的KNN分类算法。 KNeighborsRegressor类:利用KNN算法解决回归问题。 RadiusNeighborsClassifier类:基于固定半径来查找最近邻的分类算法。 NearestNeighbors类:基于无监督学习实现KNN算法。 KDTree类:无监督学习下基于 KDTree来查找最近邻的分类算法。