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...
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''...
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''...
importnumpyasnpX=np.random.randint(50,size=(1000,100))y=np.random.randint(6,size=(1000))from sklearn.naive_bayesimportBernoulliNBclf=BernoulliNB()clf.fit(X,Y)print(clf.predict(X[2:3])) K-Nearest Neighbors (KNN) KNN基于每个查询点的最近邻居来实现学习,其中k是用户指定的一个整数值。是最经...
k近邻算法(k–Nearest Neighbour algorithm),又称为KNN算法,是数据挖掘技术中原理最简单的算法,K-近邻分类算法是一种有监督的分类算法。。KNN的工作原理:给定一个已知标签类别的训练数据集,输入没有标签的新数据后,在训练数据集中找到与新数据最邻近的k个实例,如果这k个实例的多数属于某个类别,那么...
KNN是惰性学习模型,会对训练数据进行少量的处理或者完全不处理 KNN也是一种非参数模型,意味着模型的参数个数并不固定,它可能随着训练实例的数量的增加而增加 LabelBinarizer 类将字符串标签转化为二元标签 举例,依据(身高,体重)数据,来对性别进行划分 绘制数据散点图: ...
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。
理解机器学习中的k近邻或kNN方法，sklearn实例 k-近邻（k-Nearest Neighbors）方法k-近邻（KNN）方法是一种简单而强大的监督学习算法，用于分类和回归问题。它的原理非常直观和直观理解，可以通过一个比喻来解释：想象一群不同品种的鸟类，我们要确定一只未知品种的鸟属于哪一类。这时，我们会考虑其周围最近的k只鸟类...
深入浅出KNN算法(一) 原理介绍 上次介绍了KNN的基本原理,以及KNN的几个窍门,这次就来用sklearn实践一下KNN算法。 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 ...
简介:随机森林和KNN分类结果可视化(Sklearn) 代码如下: from sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.datasets import load_winefrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.model_selection import cross_val_scorefrom sklearn....