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分类树的类是KNeighborsClassifier,KNN回归树的类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。 在这些算法中,KNN分类和回归的类参数完全一样。限定半径最近邻法分类和回归的...
print('最佳结果:\n', estimator.best_score_) print('最佳估计器:\n', estimator.best_estimator_) print('交叉验证结果:\n', estimator.cv_results_) return None if __name__ == '__main__': knn_iris() # knn_iris_gridsearchC() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13...
knn.fit(X_train, y_train) y_pred = knn.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) accuracies.append(accuracy) # 绘制距离度量与准确率的关系 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.bar(metrics, accuracies, color=['blue', 'green', 'red']) plt.title('KNN: Accuracy vs....
(案例):用sklearn包实现knn分类小案例,通过交叉验证网格搜索获取最优参数模型,进行参数评估。 导包: from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split,GridSearchCV from sklearn.neighbors import ... ...
y_prdict = knn.predict(x_test) print('预测范围') print(ret) return None if __name__ == '__main__': knncls() 输出结果 分类算法-朴素贝叶斯算法 概率论基础 概率定义为一件事情发生的可能性。事情发生的概率可以通过观测数据中的事件发生次数来计算,事件发生的概率等于改事件发生次数除以所有事件发...
(X, y, train_size=0.9, test_size=0.1, random_state=188)# 实例化knn分类器对象knc = neighbors.KNeighborsClassifier()# knn分类器拟合训练数据knc.fit(X_train, y_train)# 训练完的knc分类器对测试数据进行预测y_pred = knc.predict(X_test)# classification_report函数用于显示主要分类指标的文本报告...
通过以上步骤,我们就完成了使用sklearn中的KNN算法进行分类的完整流程。你可以根据实际需要调整KNN分类器的参数(如n_neighbors),以获得更好的分类效果。
KNN算法是大家做数据分析常用的一种算法之一,这里我给大家分享一下用Python中KNN算法,有点简单,希望大家不要见笑。KNN算法,又叫k近邻分类算法。这里主要用到numpyh和matplotlib两个模块。k近邻分类算法是机器学习、数据分析的一种。同时也是监督算法,就是需要数据。就是每个数据都要有对应的含义。但是KNN不会自主学习...
本次分享是基于scikit-learn工具包的基本分类方法,包括常见的Logisitic Regression、支持向量机、决策树、随机森林以及K近邻方法KNN。本文是基于读者已经基本了解这些基本算法的原理以及推导的基础上,使用sklearn工具包进行算法实践,如果大家没有掌握基本算法原理,我会给出一些我自己认为优秀的链接方便大家学习。如果大家对基...