51CTO博客已为您找到关于knn算法predict函数的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及knn算法predict函数问答内容。更多knn算法predict函数相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
score = knn.score(X_test,y_test) y_ = knn.predict(X_test)print(score) 0.9473684210526315 #可以说明真实值和预测值拿一些数据不同了pd.crosstab(index=y_,columns=y_test,rownames=['Predict'],colnames=['True']) #提升准确度#对数据进行清洗data#归一化#(num -min)/(max-min)columns = data.co...
机器学习算法K-NN的一个使用实例:预测一个人是否患有糖尿病 (KNN-Predict whether a person will have diabetes or not ) 学习中...不断更新。 在糖尿病人的数据库中有几列是不能为0的 比如葡萄糖 胰岛素 身体指数和皮肤厚度。所以在数据预处理阶段需要对这些列的数据进行替换。 remeber we did 12 minus 1...
通过以上代码,我们实现了 KNNClassifier 类中的 fit 函数和 predict 函数,完成了 KNN 算法的训练与预测功能。其中,fit 函数负责存储训练数据和标签,predict 函数则负责接收待预测数据并返回预测的标签。在 predict 函数中,我们使用了欧氏距离来计算数据点之间的距离,并根据距离找出最近的 K 个邻居,最后通过投票的方式...
# 导入KNN分类算法 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 载入鸢尾花数据集 X, y = load_iris(return_X_y=True) # 训练模型 clf = KNeighborsClassifier().fit(X, y) # 使用模型进行分类预测 clf.predict(X) 1. 2. 3. 4. ...
predict_knn.txt 244.14 KB 一键复制 编辑 原始数据 按行查看 历史 Nelocage 提交于 5年前 . 8-12 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697071727374757677787980818283848586878889909192939495969798991001011021031041051061071081091101111121131141151161171181191...
For Anemia detection, the 81 data are trained with a used different classifier such as Linear SVM, Coarse Tree, and Cosine KNN and have been got highest accuracy of 82.61% in Decision Tree (Coarse) by testing 23 data.Nahiyan Bin Noor...
Instituted an algorithm to predict & classify traffic conditions (weather, directions, traffic speed & congestions) via existing traffic data collected throughout the years in Chicago. Exploited KNN and RFR algorithms to fulfil the task. Accepted for pub
Used-Car-Price-Predict:数据清理,数据可视化,数据预处理,ML模型(LR,DT,RF,GBR,KNN,SVM,XGBR,TENSORFLOW),PCA,LDA,度量标准(R Sq素年**凉音 上传1.01 MB 文件格式 zip JupyterNotebook 二手车价格预测得分:91% 数据清理,数据可视化,数据预处理,ML模型(LR,DT,RF,GBR,KNN,SVM,XGBR,TENSORFLOW),PCA,LDA,...
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,对于大多取值为0的稀疏矩阵数据集来说,效果尤其不好。