分别采用网格搜索和随机搜索方法对KNN模型中的k值进行优化,具体解决鸢尾花分类问题,k取1到20之内的所有奇数。最后输出最优的模型、k值和多分类的各项性能指标、PR曲线和ROC曲线。
时间: 2024-03-13 16:43:00 浏览: 26
好的,这是一个很具体的问题,我会尽力回答。首先,我们需要导入所需的库和数据集:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV, RandomizedSearchCV
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, classification_report, plot_precision_recall_curve, plot_roc_curve
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
```
接下来,我们可以使用网格搜索和随机搜索方法来优化KNN模型的超参数k值。对于网格搜索,我们可以使用`GridSearchCV`函数,如下所示:
```python
# 定义KNN模型
knn = KNeighborsClassifier()
# 定义超参数空间
param_grid = {'n_neighbors': np.arange(1, 20, 2)}
# 网格搜索
grid_search = GridSearchCV(knn, param_grid=param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X, y)
# 输出最优的模型和k值
print('最优模型:', grid_search.best_estimator_)
print('最优k值:', grid_search.best_params_['n_neighbors'])
```
对于随机搜索,我们可以使用`RandomizedSearchCV`函数,如下所示:
```python
# 定义超参数空间
param_dist = {'n_neighbors': np.arange(1, 20, 2)}
# 随机搜索
random_search = RandomizedSearchCV(knn, param_distributions=param_dist, cv=5, n_iter=10, random_state=42)
random_search.fit(X, y)
# 输出最优的模型和k值
print('最优模型:', random_search.best_estimator_)
print('最优k值:', random_search.best_params_['n_neighbors'])
```
接下来,我们可以使用最优的模型和k值来训练KNN模型,并对其进行评估。具体来说,我们可以计算准确率、精确度、召回率、F1分数,并输出分类报告。代码如下所示:
```python
# 定义KNN模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=grid_search.best_params_['n_neighbors'])
# 训练模型
knn.fit(X, y)
# 预测结果
y_pred = knn.predict(X)
# 计算各项性能指标
print('准确率:', accuracy_score(y, y_pred))
print('精确度:', precision_score(y, y_pred, average='weighted'))
print('召回率:', recall_score(y, y_pred, average='weighted'))
print('F1分数:', f1_score(y, y_pred, average='weighted'))
# 输出分类报告
print('分类报告:\n', classification_report(y, y_pred))
```
此外,我们还可以绘制PR曲线和ROC曲线来进一步评估模型的性能。具体来说,我们可以使用`plot_precision_recall_curve`函数和`plot_roc_curve`函数,代码如下所示:
```python
# 绘制PR曲线
plot_precision_recall_curve(knn, X, y)
plt.title('PR曲线')
plt.show()
# 绘制ROC曲线
plot_roc_curve(knn, X, y)
plt.title('ROC曲线')
plt.show()
```
综上所述,我们可以使用网格搜索和随机搜索方法来优化KNN模型中的k值,并对其进行评估,最后输出最优的模型、k值和多分类的各项性能指标、PR曲线和ROC曲线。
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