from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier def knn_iris(): ''' knn预测鸢尾花种类 :return: ''' # 1.获取数据 iris = load_iris() # 2.数据集划分 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=6) # 3.特征工程(标...
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。 2、KNN分类的...
knn.fit(x_train,y_train)#预测k值knn.score(x_test,y_test)#k值结果>>>0.7868852459016393 第五步:预测数据与真实数据实验对比 #使用测试数据进行测试print('真实的分类结果:',np.array(y_test))print('模型的分类结果:',np.array(knn.predict(x_test)))#结果>>>真实的分类结果: ['<=50K''<=50K''...
3from collectionsimportCounter45class kNNClassifier:6def__init__(self,k):7self.k=k8self._X_train=None9self._y_train=None1011deffit(self,X_train,y_train):12self._X_train=X_train13self._y_train=y_train14returnself 首先,我们需要把之前的函数改写一个名为 kNNClassifier 的 Class 类,因为 ...
KNN算法是一种基于实例的学习,或者说是局部近似和将所有的计算推迟到分类之后的机器学习算法。在KNN中,输出是由输入实例周围的K个最近邻的训练实例的多数类决定的。简单来说,如果一个样本在特征空间中的K个最相似的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。这种算法既可以用于分类,也可以用于回归。
一、k-近邻算法(k-Nearest Neighbor,KNN) 简单地说,K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 优点:精度高(计算距离)、对异常值不敏感(单纯根据距离进行分类,会忽略特殊情况)、无数据输入假定(不会对数据预先进行判定)。 缺点:时间复杂度高、空间复杂度高。
一.Skelarn KNN参数概述 要使用sklearnKNN算法进行分类,我们需要先了解sklearnKNN算法的一些基本参数,那么这节就先介绍这些内容吧。 代码语言:javascript 复制 defKNeighborsClassifier(n_neighbors=5,weights='uniform',algorithm='',leaf_size='30',p=2,metric='minkowski',metric_params=None,n_jobs=None)-n_...
使用sklearn中的KNN(K-Nearest Neighbors)算法进行分类,可以按照以下步骤进行: 导入sklearn库以及必要的模块: python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier fro...
knn分类需要已标记的数据集。 加载数据集: from sklearn.datasets import load_iris iris_dataset=load_iris() # 查看数据集对象的结构 iris_dataset.keys() # 查看数据 iris_dataset.data[0:4] # 标签 iris_dataset.target[0:4] # 标签名: iris_dataset.target_names ...
一、KNN 1、算法原理 KNN算法用于分类任务,假设特征空间中有一个待预测的点P,预测过程如下。 KNN原理示意图 如上图所示距离P距离最近的5个点中有4个都属于A类,则P预测为A类。 2、K值 K是kNN的一个超参数,表示选取最近点的个数,K过大会导致模型拟合能力不足,而K过小也会导致模型过拟合。