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 首先,我们需要安装必要的库。如果你还没有安装sci
kNN_classifier=KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) kNN_classifier.fit(X_train,y_train) y_predict=kNN_classifier.predict(x_test)#y_predict=array([0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 0, 1, 2, 1, 1, 0, 1, 2, 0, 1, 1, 2, 2, 0,2, 1, 1, 0, 2, 0, 0, 1])#测试算法的精确...
1、训练样本的特征在二维空间中的表示 、 2、kNN的训练过程如下图 3、完整代码(kNN.py) importnumpy as npfrommathimportsqrtfromcollectionsimportCounterfrommetricsimportaccuracy_scoreclasskNNClassifier():def__init__(self, k):"""初始化kNN分类器"""assertk >= 1,"k must be valid"self.k=k self._...
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.3, random_state=42) 5. 构建KNN模型 现在我们来构建一个KNN分类器。为了找到最佳的K值,我们可以尝试多个K值,并查看它们的表现。 k_values = lis...
kNN,全称k Nearest Neighbors,k近邻算法,可用于有监督的分类和回归问题求解。“物以类聚,人以群分”就可以很好的说明该算法的原理,与不同类别的距离来评判属于哪一类。首先设置k值,计算测试集中样本到训练数据集的距离(特征属性值的差平方和),取前k个距离最小的训练集对应的类别值,通过投票选举来决定归属的类别,...
这次我们主要介绍scikit-learn中k近邻算法(以下简称为KNN)的使用。 KNN是一种非参数机器学习算法(机器学习中通过模型训练而学到的是模型参数,而要人工调整的是超参数,请注意避免混淆)。使用KNN首先要有一个已知的数据集D,数据集内对于任意一个未知标签的样本数据x,可以通过计算x与D中所有样本点的距离,取出与x距离...
KNN是懒惰学习的一个典型示例。之所以称为“懒惰”并不是由于此类算法看起来很简单,而是在训练模型过程中这类算法并不去学习一个判别式函数(损失函数)而是要记住整个训练集。 这里引入一个概念:参数模型VS变参模型 机器学习算法可以被分为两大类:参数模型和变参模型。 对于参数模型,在训练过程中我们要学习一个函数...
1. scikit-learn 中KNN相关的类库概述 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RadiusNeighbors...
用scikit-learn估计值分类——近邻算法(KNN) 用scikit-learn估计值分类主要是为数据挖掘搭建通用的框架。有了这个框架之后,增加了算法的泛化性,减少了数据挖掘的复杂性。 用scikit-learn估计值分类有这三个方面: 1. 估计器(estimator):用于分类、聚类和回归分析。
在机器学习领域,KNN(K-Nearest Neighbors,K近邻算法)是一种简单而有效的分类算法。本文将通过Scikit-Learn工具包实现KNN算法对鸢尾花数据集的分类任务,涵盖数据加载、预处理、模型构建、训练、测试及结果可视化等核心步骤。 一、数据加载与预处理 鸢尾花数据集(Iris Dataset)是机器学习领域中最经典的分类数据集之一,包...