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’.
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值为误差值plt.plot(k_range, k_error) plt.xlabel('Value of K for K...
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...
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。
超参数是用户定义的值,如kNN中的k和Ridge和Lasso回归中的alpha。它们严格控制模型的拟合,这意味着,对于每个数据集,都有一组唯一的最优超参数有待发现。最基本的方法便是根据直觉和经验随机尝试不同的值。然而,正如您可能猜到的那样,当有许多超参数需要调优时,这个方法很快就会变得无用。
sklearn knn 包:from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier 参数: sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights=’uniform’, algorithm=’auto’, leaf_size=30, p=2, metric=’minkowski’, metric_params=None, n_jobs=None, **kwargs) n_neighbors:临近的节点数量,默认值是5 ...
t0 = time.time() knn.fit(train_x, train_y) mlp.fit(train_x, train_y) svm.fit(train_x, train_y) t1 = time.time()同样，各种模型的评估也比较简单。SciKit-Learn分类模型提供一种预测方法，可被用于接收输入数据，预测标签，进而通过将其传递给sklearn.metrics.accuracy_score，来计算准确度。下面...
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...