knn = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) #模型训练 knn.fit(X_train,y_trian) y_pred = knn.predict(X_test) print(accuracy_score(y_test,y_pred)) A = knn.kneighbors_graph(X_test[0:5],n_neighbors=3,mode='distance') print(A.toarray()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. ...
knn.predict(X) 1. 这里输入X一个数组,形式类似于(如果是一个二维特征的话):[ [0,1 ] ,[2,1]...] 概略预测 knn.predict_proba(X) 1. 输出来的是一个数组形式,每一个元素代表了输入实例属于这一类的概率。而数组对应的类别的顺序是根据y中的大小比较顺序参考这里。当然你的输入实例要是不仅仅是一个...
6.predict(X): 预测输入数据的类别。 X:array-like, shape (n_query, n_features), or (n_query, n_indexed) if metric == ‘precomputed’ y:array of shape [n_samples] or [n_samples, n_outputs]预测结果 7.predict_proba(X): 返回预测结果的概率 X:array-like, shape (n_query, n_features...
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 gsn = GaussianNB() ''' __init__函数 def __init__(self, priors=None): self.priors = priors priors=None,先验概率 用法: gsn...
result = knn.predict([[3, 5, 4, 2],]) print(iris.target_names[result]) ['versicolor'] You can also do probabilistic predictions: knn.predict_proba([[3, 5, 4, 2],]) array([[ 0. , 0.8, 0.2]]) from fig_code import plot_iris_knn ...
predict_proba输出的是概率,在0~1之间,两个类别的元素之和始终为1 decision_function每一列对应每个类别的确定度分数,分数越高类别的可能性越大 26.如何选择合适的模型: KNN 适用于小型数据集,容易解释 线性模型 非常可靠的首选算法,适用于非常大的数据集,也适合高维数据 ...
proba_cancer=knn.predict_proba(x_test) y_scores=pd.DataFrame(proba_cancer)[1] y_scores=np.array(y_scores) y_true=y_test #auc分数 #auc分数有两种计算方式,第一种是根据目标变量y_true,预测分数/预测概率y_socres,通过roc_auc_score(y_true, y_scores)计算AUC ...
>>> X_new = np.array([[-0.5, 0], [0, 0.5], [1, -0.1], [2, 1]])>>> knn.predict(X_new)array([1, 0, 1, 0])>>> knn.predict_proba(X_new)array([[0.18, 0.82],[1\. , 0\. ],[0.12, 0.88],[1\. , 0\. ]]) ...
这次Scikit-Learn 没有必要去运行 OvO 或者 OvA,因为随机森林分类器能够直接将一个样例分到多个类别。你可以调用predict_proba(),得到样例对应的类别的概率值的列表: >>> forest_clf.predict_proba([some_digit]) array([[ 0.1, 0. , 0. , 0.1, 0. , 0.8, 0. , 0. , 0. , 0. ]]) ...
顾名思义,KNNImputer使用k-Nearest-Neighbors算法来寻找缺失值的最佳替代: from sklearn.impute import KNNImputer # 代码取自Sklearn用户指南 X = [[1, 2, np.nan], [3, 4, 3], [np.nan, 6, 5], [8, 8, 7]] imputer = KNNImputer(n_neighbors=2) ...