1. 准备工作 首先,我们需要安装必要的库。如果你还没有安装scikit-learn,可以通过以下命令进行安装: pip install scikit-learn 接下来,我们导入所需的库: importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt fromsklearnimportdatasets fromsklearn.mo...
x=np.array([56054,3.574967,0.494666])fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier#导入sklearn的相应的模块kNN_classifier=KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)#括号中的3表示k的值kNN_classifier.fit(X_train,y_train)#传入训练数据进行拟合x_predict=x.reshape(1,-1)#对测试的数据先进行修改格式kNN_classifi...
常规的回归方法有线性回归,决策树回归,SVM和k近邻(KNN) 3.1.1 线性回归 In [4]:fromsklearnimportlinear_model In [5]: linear_reg =linear_model.LinearRegression() In [6]: try_different_method(linar_reg) 3.1.2数回归 fromsklearnimporttree tree_reg=tree.DecisionTreeRegressor() try_different_metho...
同时,你也可以直接在 scikit-learn 中的 metrics 中直接调用 mean_squared_error,mean_absolute_error,r2_score 方法直接计算得到 MSE、MAE、R Squared。 2、线性回归 1)小引—— kNN 回归 首先我们先回顾下上次的 kNN ,其实 kNN 不仅可以用于分类,还可以用来解决回归问题。以此来引入回归问题的鼻祖——线性回归。
在scikit-learn 中,与近邻法这一大类相关的类库都在sklearn.neighbors包之中。KNN分类树的类是KNeighborsClassifier,KNN回归树的类是KNeighborsRegressor。除此之外,还有KNN的扩展,即限定半径最近邻分类树的类RadiusNeighborsClassifier和限定半径最近邻回归树的类RadiusNeighborsRegressor, 以及最近质心分类算法NearestCentroid...
KNN(K-Nearest Neighbors)算法是一种简单直观的监督学习算法,被广泛应用于分类和回归任务中。本文将带你一步步了解如何使用Python中的scikit-learn库实现KNN算法,并通过鸢尾花数据集来进行实战演练。让我们一起探索如何用KNN算法对鸢尾花进行分类吧! 1. 准备工作 ...
然后决策树回归的图像就会显示出来: 3.1.3 SVM回归 结果图像如下: 3.1.4 KNN 竟然KNN这个计算效能最差的算法效果最好 3.2 集成方法(随机森林,adaboost, GBRT)3.2.1随机森林 3.2.2 Adaboost 图像如下: 3.2.3 GBRT 4. scikit-learn还有很多其他的方法,可以参考用户手册自行试验.5.完整代码 ...
KNN 是一种可以运用于分类和回归任务的算法。 K-近邻模型 KNN算法中的“邻居”代表的是度量空间中的训练实例,度量空间是定义了集合中所有成员之间距离的特征空间。 邻居是用于估计一个测试实例对应的响应变量值,超参k用来指定估计过程应该包含多少个邻居。超参是用来控制算法如何学习的参数,它不通过训练数据估计,一般...
常规的回归方法有线性回归,决策树回归,SVM和k近邻(KNN) 3.1.1 线性回归 In [4]: from sklearn import linear_model In [5]: linear_reg = linear_model.LinearRegression() In [6]: try_different_method(linar_reg) 3.1.2数回归 from sklearn import tree ...
在本章中,我们将介绍K-近邻算法(KNN),一种可以用于分类和回归任务的算法。KNN简单的外表下隐藏着强大的功能和高可用性,它广泛运用于现实世界的各个领域,包括搜索系统和推荐系统。我们将对比KNN和简单线性回归模型,同时通过几个玩具问题来理解KNN模型。3.1 K-近邻模型...