class sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights=’uniform’,algorithm=’auto’, leaf_size=30,p=2, metric=’minkowski’,metric_params=None,n_jobs=None, **kwargs) 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...
3. tol:EM 迭代停止阈值,默认为 1e-3. 4. reg_covar: 协方差对角非负正则化,保证协方差矩阵均为正,默认为 0 5. max_iter: 最大迭代次数,默认 100 6. n_init: 初始化次数,用于产生最佳初始参数,默认为 1 7. init_params: {‘kmeans’, ‘random’}, defaults to ‘kmeans’. 初始化参数实现方...
如果数据量比较大一般会选择用 KD 树构建 KNN 模型,而当 KD 树也比较慢的时候,则可以试试球树来构建 KNN。参数选项如下: • 'brute' :蛮力实现 • 'kd_tree':KD 树实现 KNN • 'ball_tree':球树实现 KNN • 'auto': 默认参数,自动选择合适的方法构建模型 不过当数据较小或比较稀疏时,无论选择...
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,默认为5,对输入数据进行投票的训练数据个数,即k的大小 radius:float,默认1.0;radius_neighbors查询时默认的参数空间范围,即半径。给定目标点及半径r,在目标点为圆心,r为半径的圆中的点距目标点更近 algorithm:{'auto','ball_tree','kd_tree','brute'}计算最近邻使用的算法,输入为稀疏...
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): ...
sklearn.impute.KNNImputer(*,missing_values=nan,n_neighbors=5,weights='uniform',metric='nan_euclidean',copy=True,add_indicator=False,keep_empty_features=False) n_neighbor int,指定KNN算法的K值,默认为5 weights {‘uniform’, ‘distance’},指定最后结果的vote方式,uniform代表取平均值,distance表示按照...
knn = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) # fit the model knn.fit(X, y) # What kind of iris has 3cm x 5cm sepal and 4cm x 2cm petal? # call the "predict" method: result = knn.predict([[3, 5, 4, 2],]) print(iris.target_names[result]) ...
sklearn中的train_test_split()默认这样划分 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split() 2. 通常使用sklearn中的score方法计算结果的精度(正确预测比例) 3. KNN算法有两个重要参数:邻居个数和数据点之间距离的度量方法 ...