Error in knn(train = train[, -1], test = test[, -1], cl = train$Creditability, : 'train' and 'class' have different lengths问题怎么解决

这个错误通常出现在你的训练数据和标签数据的长度不一致时。你可以通过检查训练数据和标签数据的长度是否相等来解决这个问题。

另外，你在使用knn函数时，应该将训练数据中的类别单独提取出来，然后作为cl参数传递给knn函数。下面是一个示例代码：

# 读取数据
credit <- read.csv("credit.csv")

# 划分训练集和测试集
set.seed(123)
trainIndex <- sample(1:nrow(credit), round(0.7*nrow(credit)))
train <- credit[trainIndex,]
test <- credit[-trainIndex,]

# 提取类别
train_class <- train$Creditability

# 使用knn函数
library(class)
knn(train = train[, -1], test = test[, -1], cl = train_class, k = 3)

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x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(data.iloc[:,:-1],data.iloc[:,-1], test_size=0.2, random_state=66) x_train = x_train.astype('float') y_train = y_train.astype('int') x_test = x_test.astype('float') y_test = y_test.astype('int') knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=10) knn.fit(x_train, y_train) y_pred = knn.predict(x_test) knn_cvscore = cross_val_score(knn,x_train,y_train,cv=5,scoring='accuracy') knn_cvmean = np.mean(knn_cvscore) print('Test score(accuracy)',knn.score(x_test,y_test)) knn_f1 = f1_score(y_test,y_pred,average='macro') print('F1 score:',knn_f1) knn_acc = accuracy_score(y_test,y_pred) print('Accuracy:',knn_acc)

这段代码是使用K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）对数据进行分类，并输出了测试集上的准确率（Test score），F1分数（F1 score），以及准确度（Accuracy）。同时，还使用了交叉验证（Cross Validation）来评估模型的性能，计算了模型在训练集上的平均准确率（cvmean）。其中，训练数据被随机分为训练集和测试集，训练集用于拟合模型，测试集用于评估模型的性能。而KNN算法则是一种基于实例的学习方法，它的核心思想是通过找到与新数据最相似的K个样本，来对新数据进行分类。在这段代码中，KNN算法的参数K被设置为10。

def run_knn_regressor_q3(dataset): x_train, x_test, y_train, y_test = t_split(dataset.data, dataset.target, train_size=0.6, random_state=1) knn = KnnRegressorCV() knn.fit(x_train, y_train) error_rates_train = [] error_rates_test = [] max_k = 20 for k in range(1, max_k + 1): knn = KnnRegressor(k).fit(x_train, y_train) error_rates_train.append(MSE(y_train, knn.predict(x_train))) error_rates_test.append(MSE(y_test, knn.predict(x_test))) print("bestK external", np.argmin(error_rates_test) + 1)给这段代码加注释

这段代码的功能是使用k近邻回归模型对一个数据集进行训练和测试，并输出测试误差最小的k值。

具体注释如下：

def run_knn_regressor_q3(dataset):
    # 将数据集划分为训练集和测试集，训练集占60%，随机种子为1
    x_train, x_test, y_train, y_test = t_split(dataset.data, dataset.target, train_size=0.6, random_state=1)
    
    # 创建一个KnnRegressorCV对象，使用交叉验证的方式寻找最优的k值
    knn = KnnRegressorCV()
    knn.fit(x_train, y_train)

    # 初始化训练集和测试集的误差列表，k的取值范围为1-20
    error_rates_train = []
    error_rates_test = []
    max_k = 20
    for k in range(1, max_k + 1):
        # 创建一个KnnRegressor对象，并在训练集上拟合模型
        knn = KnnRegressor(k).fit(x_train, y_train)
        
        # 计算模型在训练集和测试集上的平均平方误差（MSE）
        error_rates_train.append(MSE(y_train, knn.predict(x_train)))
        error_rates_test.append(MSE(y_test, knn.predict(x_test)))
    
    # 打印出测试集上MSE最小的k值加1（因为k从1开始）
    print("bestK external", np.argmin(error_rates_test) + 1)

需要注意的是，这里使用了`MSE`函数来计算模型的误差，而`np.argmin`函数用来找到误差列表中最小值的位置，因为k从1开始，所以最终要加上1。