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. ...
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k) knn.fit(X_train, y_train) y_pred = knn.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) accuracies.append(accuracy) # 绘制 k 值与准确率的关系 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(k_values, accuracies, marker='o') plt.title...
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。
k_range=range(1,31)k_error=[]#循环,取k=1到k=31,查看误差效果forkink_range:knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)#cv参数决定数据集划分比例,这里是按照5:1划分训练集和测试集 scores=cross_val_score(knn,x,y,cv=6,scoring='accuracy')k_error.append(1-scores.mean())#画图,x轴为k值,y值为...
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...
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...
(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 ... ...
KNN算法使用sklearn.neighbors模块中的KNeighborsClassifier方法。常用的参数如下: n_neighbors,整数,也就是k值。 weights,默认为‘uniform’;这个参数可以针对不同的邻居指定不同的权重,也就是说,越近可以权重越高,默认是一样的权重。‘distance’可以设置不同权重。
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。 训练数据点到待测点的距离肯定是有远远...