from KNN import KNNClassifier from metrics import accuracy_score my_knn=KNNClassifier(k=6) my_knn.fit(X_train,y_train) y_predict=my_knn.predict(X_test) print(accuracy_score(y_test,y_predict)) score=my_knn.score(X_test,y_test) print(score) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10...
-weights(权重):最普遍的KNN算法无论距离如何,权重都一样,但有时候我们想搞点特殊化,比如距离更近的点让它更加重要。这时候就需要 weight 这个参数了,这个参数有三个可选参数的值,决定了如何分配权重。参数选项如下: •'uniform':不管远近权重都一样,就是最普通的KNN算法的形式。 •'distance':权重和距离成...
2kNN_classifier=KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)3kNN_classifier.fit(X_train,y_train)4x_test=x_test.reshape(1,-1)5kNN_classifier.predict(x_test)[0] 代码已解释过,今天用一张图继续加深理解: 可以说,Sklearn 调用所有的机器学习算法几乎都是按照这样的套路:把训练数据喂给选择的算法进行 fit 拟合,...
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...
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。 AI检测代码解析 def KNeighborsClassifier(n_neighbors = 5, weights='uniform', algorithm = '', leaf_size = '30', ...
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。 defKNeighborsClassifier(n_neighbors =5, ...
'''KNN 近邻算法,有监督学习算法 用于分类和回归 思路: 1.在样本空间中查找 k 个最相似或者距离最近的样本 2.根据这 k 个最相似的样本对未知样本进行分类 步骤: 1.对数据进行预处理 提取特征向量,对原来的数据重新表达 2.确定距离计算公式 计算已知样本空间中所有样本与未知样本的距离 ...
2.算法的不足 KNN算法作为一种较简单的算法,它的不足之处在于: (1)没有明显的训练过程,它是“懒惰学习”的典型代表,它在训练阶段所做的仅仅是将样本保存起来,如果训练集很大,必须使用大量的存储空间,训练时间开销为零; (2)必须对数据集中每个数据计算距离值,实际中可能非常耗时。
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。
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。 在sklearn.neighbors还有一个变种KNN算法,为Radius...