from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier def knn_iris(): ''' knn预测鸢尾花种类 :return: ''' # 1.获取数据 iris = load_iris() # 2.数据集划分 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=6) # 3.特征工程(标...
knn.fit(x_train,y_train)#预测k值knn.score(x_test,y_test)#k值结果>>>0.7868852459016393 第五步:预测数据与真实数据实验对比 #使用测试数据进行测试print('真实的分类结果:',np.array(y_test))print('模型的分类结果:',np.array(knn.predict(x_test)))#结果>>>真实的分类结果: ['<=50K''<=50K''...
knn.fit(x_train,y_train)#预测k值knn.score(x_test,y_test)#k值结果>>>0.7868852459016393 第五步:预测数据与真实数据实验对比 #使用测试数据进行测试print('真实的分类结果:',np.array(y_test))print('模型的分类结果:',np.array(knn.predict(x_test)))#结果>>>真实的分类结果: ['<=50K''<=50K''...
机器学习算法 —— KNN(Python实现) 一、简介 KNN算法,全称为K Nearest Neighbor算法,也叫K临近算法,是一种懒惰学习的有监督分类算法。(懒惰学习是指训练后并不建立确定的模型,而是根据输入的数据与训练集的关系即时进行分类。)KNN算法作为机器学习中较基础的算法,其分类的准确性与变量K的取值有很大关系。 二、原...
k近邻算法(k–Nearest Neighbour algorithm),又称为KNN算法,是数据挖掘技术中原理最简单的算法,K-近邻分类算法是一种有监督的分类算法。。KNN的工作原理:给定一个已知标签类别的训练数据集,输入没有标签的新数据后,在训练数据集中找到与新数据最邻近的k个实例,如果这k个实例的多数属于某个类别,那么...
它具有各种分类,回归和聚类算法,包括支持向量机,随机森林,梯度增强,k-means和DBSCAN,旨在与Python数值和科学库NumPy和SciPy互操作。本文将带你入门常见的机器学习分类算法——逻辑回归、朴素贝叶斯、KNN、SVM、决策树。 逻辑回归 (Logistic regression) 逻辑回归,尽管他的名字包含"回归",却是一个分类而不是回归的线性...
一、KNN 1、算法原理 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。
KNN是惰性学习模型,会对训练数据进行少量的处理或者完全不处理 KNN也是一种非参数模型,意味着模型的参数个数并不固定,它可能随着训练实例的数量的增加而增加 LabelBinarizer 类将字符串标签转化为二元标签 举例,依据(身高,体重)数据,来对性别进行划分 绘制数据散点图: ...
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。 代码语言:javascript ...
简介:随机森林和KNN分类结果可视化(Sklearn) 代码如下: from sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.datasets import load_winefrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.model_selection import cross_val_scorefrom sklearn....