参数选项如下: • 'brute' :蛮力实现 • 'kd_tree':KD 树实现 KNN • 'ball_tree':球树实现 KNN • 'auto': 默认参数,自动选择合适的方法构建模型不过当数据较小或比较稀疏时,无论选择哪个最后都会使用 'brute' - leaf_size:如果是选择蛮力实现,那么这个值是可以忽略的,当使用KD树或球树,它就是...
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor knn_reg = KNeighborsRegressor() knn_reg.fit(X_train_standard, y_train) knn_reg.score(X_test_standard, y_test) 1. 2. 3. 4. 5. 6. # 超参数 from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = [ { "weights": ["uniform"],...
knn_clf.fit(X_train, y_train) y_predict = knn_clf.predict(X_test) 得到准确率: from sklearn.metrics import accuracy_score accuracy_score(y_test, y_predict) 另一种方式: knn_clf.score(X_test, y_test) 05-Hyper-Parameters: 运算算法之前需要指定的参数, 当我们按之前的方式思考KNN的时候 很...
1defModel_train_predict(K,X_train, y_train,X_test):2"""模型训练及预测"""3#导入第三方库4fromsklearnimportneighbors56#重新构建模型,并将最佳的近邻个数设置为67knn_class = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors = K, weights ='distance')8#模型拟合9knn_class.fit(X_train, y_train)10#模...
评估KNN回归算法 用于评估算法的最常用的回归指标是平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(R2) 可以使用sklearn.metrics的mean_absolute_error()和mean_squared_error()方法来计算这些指标,如下面的代码片段所示: print(f'mse: {mse}') ...
在Python中,我们使用sklearn.neighbors中的KNeighborsClassifier()来进行常规的KNN分类,其主要参数如下: n_neighbors:int型,控制近邻数k,默认是5 weights:控制KNN算法中对不同数据分布情况的不同策略,'uniform'代表所有数据都是均匀分布在样本空间中的,这时所有近邻权重相等;'distance'表示近邻的权重与距离成反比,即距...
第一,sklearn中的KNN包源代码(未查到,以后补充) 第二,sklearn中的KNN包,有几个可调参数,及每个参数代表的意义 KNeighborsClassifier( n_neighbors=5, weights=’uniform’, algorithm=’auto’, leaf_size=30, p=2, metric=’minkowski’, metric_params=None, n_jobs=1, **kwargs ) ...
sklearn.neighbors.KNeighborsClassifill(n_neighbors=5) 1.1.3案例 # 导入模块fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier# 构造数据集x=[[0],[1],[8],[10],[14],[16]]y=[0,0,1,1,2,2]# 机器学习 模型训练estimator=KNeighborsClassifier(n_neighbors=2)estimator.fit(x,y)print(estimator.predic...
# 导入kNN算法 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 创建分类器对象 kNN_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=6) kNN_classifier.fit(X_train, y_train) # 先训练模型 “”“ fit方法返回对象本身 Out[7]: KNeighborsClassifier(algorithm='auto', leaf_size=30, metric='minkowski'...