Python可视化knn算法结果
时间: 2023-07-19 08:38:42 浏览: 135
python实现knn算法分类(可视化)
5星 · 资源好评率100%
好的,我可以为你介绍一些Python可视化KNN算法结果的方法。
首先,你需要安装一些Python可视化库,比如Matplotlib和Seaborn。然后,你可以使用Scikit-learn库中的KNeighborsClassifier类来实现KNN算法。
以下是一个简单的示例代码,可以用于可视化KNN算法结果:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
# 将数据集分成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)
# 拟合KNN模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = knn.predict(X_test)
# 绘制散点图
sns.scatterplot(x=X_test[:, 0], y=X_test[:, 1], hue=y_pred, palette='dark')
# 设置图形标题和坐标轴标签
plt.title('KNN Classification')
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
# 显示图形
plt.show()
```
这个例子使用鸢尾花数据集来展示KNN算法的分类结果。首先,它将数据集分成训练集和测试集。然后,它拟合一个KNN模型,并使用训练好的模型来预测测试集结果。最后,它使用Matplotlib和Seaborn库来绘制散点图,其中不同类别的点使用不同的颜色表示。
你可以根据你的数据集和需求进行修改和调整。希望这可以帮助到你。
阅读全文