knn_cls = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) #n_neighbor表示我们选择的近邻的数据个数 knn_cls.fit(group,labels) #预测一下(1,1.3)这个数据应该是a还是b knn_cls.predict([[1,1.3]]) out:array(['a'], dtype='<U1') 这时候分类器告诉我们这个点是属于a分类的 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. ...
本节对K近邻法和限定半径最近邻法类库参数做一个总结。包括KNN分类树的类KNeighborsClassifier,KNN回归树的类KNeighborsRegressor, 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。这些类的重要参数基本相同,因此我们放到一起讲。
metric_params=None,距离度量函数的额外关键字参数,一般默认为None,不用管 n_jobs=1,并行的任务数 用法: knn.fit(X_train, y_train) y_pred = knn.predict(X_test) knn.score(y_pred, y_test) ''' 朴素贝叶斯算法 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 from sklearn.naive_bayes import GaussianNB...
参数: n_neighbors : int,optional(default = 5) 默认情况下kneighbors查询使用的邻居数。就是k-NN的k的值,选取最近的k个点。 weights : str或callable,可选(默认=‘uniform’) 默认是uniform,参数可以是uniform、distance,也可以是用户自己定义的函数。uniform是均等的权重,就说所有的邻近点的权重都是相等的。
1. knn算法 fromsklearn.neighborsimportNearestNeighbors nbrs=NearestNeighbors()''' __init__函数 def __init__(self, n_neighbors=5, radius=1.0, algorithm='auto', leaf_size=30, metric='minkowski', p=2, metric_params=None, n_jobs=1, **kwargs): ...
k近邻法(k-nearest neighbor, kNN) 是一种基本分类与回归方法,其基本做法是:给定测试实例,基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个实例点,然后基于这k个最近邻的信息来进行预测。 通常,在分类任务中可使用“投票法”,即选择这k个实例中出现最多的标记类别作为预测结果;在回归任务中可使用“平均法”,即将这...
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。 训练数据点到待测点的距离肯定是有远远近,那么他们对待测点的分类影响程度也应该不同,所以通常情况下还会给计算出的每个距乘上一个权重系数。
常用参数讲解: n_neighbors:邻居数,是KNN中最重要的参数。 algorithm:计算最近邻的算法,常用算法有{‘auto’, ‘ball_tree’, ‘kd_tree’, ‘brute’}。 案例: 代码语言:javascript 复制 from sklearnimportdatasetsiris=datasets.load_iris()from sklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierneigh=KNeighborsClassifi...
1.KNN算法 函数:KNeighborsClassifier() 思路:对k个最近的邻居进行拟合,调试出最佳n_neighbors的值,分别对训练集、验证集、测试集的标记值与预测值进行拟合,用参数accuracy_score \recall_score \f1_score 对拟合效果进行评定。 from sklearn.metrics import accuracy_score,recall_score,f1_score ...