接下来,我们将通过 Python 的scikit-learn库实现 KNN 分类。以下是完整的代码实现: # 导入必要的库 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardSca
以下是一个简单的示例,展示如何使用Python和Scikit-learn库来实现一个基本的K-最近邻(KNN)分类器: ```python# 导入必要的库from sklearn import datasetsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom sklearn.metrics import accuracy_score# 加载数据集...
In [13]: try_different_method(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 In [14]:fromsklearnimportensemble In [16]: rf =ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=20)#这里使用20个决策树In [17]: try_different_method(rf) 3.2.2 Adabo...
【摘要】 化学信息学中的模型构建 将分子转换为特征向量(编码) 描述特征向量与目标分子特性(映射)之间的关系 K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor) 将数据集放置在特征空间中(学习) 根据k个相邻数据点的值确定新点的值(预测) 当k = 1时:它被归类为“红色”以及最接近的红点。 当k = 3时,最接近的三个点是红色...
注:本教程是本人尝试使用scikit-learn的一些经验,scikit-learn真的超级容易上手,简单实用。30分钟学会用调用基本的回归方法和集成方法应该是够了。 本文主要参考了scikit-learn的官方网站 前言:本教程主要使用了numpy的最最基本的功能,用于生成数据,matplotlib用于绘图,scikit-learn用于调用机器学习方法。如果你不熟悉他们...
scikit-learn非常简单,只需实例化一个算法对象,然后调用fit()函数就可以了,fit之后,就可以使用predict()函数来预测了,然后可以使用score()函数来评估预测值和真实值的差异,函数返回一个得分。例如调用决策树的方法如下: 下来,我们可以根据预测值和真值来画出一个图像。画图的代码如下: ...
scikit-learn非常简单,只需实例化一个算法对象,然后调用fit()函数就可以了,fit之后,就可以使用predict()函数来预测了,然后可以使用score()函数来评估预测值和真实值的差异,函数返回一个得分。例如调用决策树的方法如下: 下来,我们可以根据预测值和真值来画出一个图像。画图的代码如下: ...