由于k近邻可以做回归又可以做分类,所以最普通的k近邻算法在scikit-learn库中有两种实现,即KNeighborsClassifier和KNeighborsRegressor;上次讲到了k近邻的两个扩展限定半径k近邻,因此该方法在scikit-learn中也有两种实现,即RadiusNeighborsClassifier和RadiusNeighborsRegressor;k近邻还有一种扩展,即最近质心分类算法NearestCentroid。
我们从 Scikit-Learn 的 Python 库的 KNeighborsClassifier() 函数入手。这个函数有很多参数,但在这个例子中我们只需用少量几个参数。具体来说,我们只会传递 n_neighbors 参数的值(就是 k 值啦)。 weights 参数给出了模型使用的投票算法的类型,其中默认值是 uniform。这意味着在对 p 进行分类时,k 个点中的每...
由于k*邻可以做回归又可以做分类,所以最普通的k*邻算法在scikit-learn库中有两种实现,即KNeighborsClassifier和KNeighborsRegressor;上次讲到了k*邻的两个扩展限定半径k*邻,因此该方法在scikit-learn中也有两种实现,即RadiusNeighborsClassifier和RadiusNeighborsRegressor;k*邻还有一种扩展,即最*质心分类算法NearestCentroid。
我们首先将 Scikit-Learn K-NN 模型放在函数中,以便可以轻松调用它并对其进行调整。 代码语言:javascript 复制 In[6]:defskl_knn(k,test_data,test_target,stored_data,stored_target):"""k:numberofneighbors to useinclassicationtest_data:the data/targets used to test the classifierstored_data:the data/...
1.1.2K近邻算法API 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)...
scikit-learn库之k*邻算法 由于k*邻可以做回归又可以做分类,所以最普通的k*邻算法在scikit-learn库中有两种实现,即KNeighborsClassifier和KNeighborsRegressor;上次讲到了k*邻的两个扩展限定半径k*邻,因此该方法在scikit-learn中也有两种实现,即RadiusNeighborsClassifier和RadiusNeighborsRegressor;k*邻还有一种扩展,即...
我们从 Scikit-Learn 的 Python 库的 KNeighborsClassifier() 函数入手。这个函数有很多参数,但在这个例子中我们只需用少量几个参数。具体来说,我们只会传递 n_neighbors 参数的值(就是 k 值啦)。 weights 参数给出了模型使用的投票算法的类型,其中默认值是 uniform。这意味着在对 p 进行分类时,k 个点中的每...
利用scikit-learn库中的KNeighborsClassifier分类算法对iris数据的4项特征进行分类,可以按照以下步骤进行: 导入scikit-learn库以及iris数据集 首先,需要导入scikit-learn库中的相关模块以及iris数据集。iris数据集是scikit-learn自带的经典数据集之一,包含了鸢尾花的4项特征(花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度)和对应...
看看我们的预测会发生什么变化。knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 2) knn.fit(X_train, y_train)print(knn.score(X_test, y_test))结尾 完美！你已经使用scikit-learn模块创建了一个监督学习分类器。我们还学习了如何检查分类器模型的性能，以及过拟合和欠拟合，这使我们能够改进预测。
我们从 Scikit-Learn 的 Python 库的 KNeighborsClassifier() 函数入手。这个函数有很多参数,但在这个例子中我们只需用少量几个参数。具体来说,我们只会传递 n_neighbors 参数的值(就是 k 值啦)。 weights 参数给出了模型使用的投票算法的类型,其中默认值是 uniform。这意味着在对 p 进行分类时,k 个点中的每...