from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix y_pred =knn_model.predict(X_test) print(classification_report(y_test,y_pred))分别解释各行代码
时间: 2023-12-04 16:03:19 浏览: 49
这段代码主要是使用 scikit-learn 库中的 classification_report 和 confusion_matrix 函数,对训练好的 k 近邻分类器模型在测试数据上的性能进行评估,并输出评估结果。
- `from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix`:导入 scikit-learn 库中的 classification_report 和 confusion_matrix 函数,用于评估分类器模型的性能。
- `y_pred = knn_model.predict(X_test)`:使用训练好的 k 近邻分类器模型对测试数据 X_test 做出预测,将预测结果保存在 y_pred 变量中。
- `print(classification_report(y_test, y_pred))`:使用 classification_report 函数对分类器模型在测试数据上的性能进行评估,并将评估结果打印输出。classification_report 函数会输出每个类别的精确率、召回率、F1 值以及支持样本数等指标,用于评估分类器模型的性能。其中,y_test 是测试数据的真实标签,y_pred 是分类器模型预测的标签。
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import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.metrics import confusion_matrix fruits = pd.read_table('fruit_data_with_colors.txt') fruits.head() fruits.shape print(fruits['fruit_name'].unique()) fruits.drop('fruit_label', axis=1).hist(bins=30, figsize=(9,9)) plt.suptitle("Histogram for each numeric input variable") plt.show() feature_names = ['mass', 'width', 'height', 'color_score'] x = fruits[feature_names] y = fruits['fruit_label'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=0) scaler = MinMaxScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) logreg = LogisticRegression() logreg.fit(X_train, y_train) clf = DecisionTreeClassifier().fit(X_train, y_train) knn = KNeighborsClassifier() knn.fit(X_train, y_train) svm = SVC() svm.fit(X_train, y_train) pred = knn.predict(X_test)
你给出的代码是一个简单的机器学习分类问题的示例代码,使用的是Python中的sklearn库。该代码使用了4个输入特征来预测水果的标签,使用了4个分类器:Logistic回归、决策树、K近邻和支持向量机(SVM)。其中,MinMaxScaler用于对数据进行归一化处理,train_test_split用于将数据集分为训练集和测试集。最后使用K近邻分类器进行预测,并输出预测结果。
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #导入 scikit-learn 库中的 KNeighborsClassifier 类,用于构建 k 近邻分类器模型 knn_model = KNeighborsClassifier() #创建一个 KNeighborsClassifier 对象,用于训练 k 近邻分类器模型。 knn_model.fit(X_train_std, y_train) #使用训练数据 X_train_std 和标签数据 y_train 来训练 k 近邻分类器模型。 print(knn_model.score(X_train_std, y_train)) #打印训练数据上的分类准确度得分。 print(knn_model.score(X_test_std, y_test)) #打印测试数据上的分类准确度得分。 from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix #导入 scikit-learn 库中的 classification_report 和 confusion_matrix 函数,用于评估分类器模型的性能。 y_pred = knn_model.predict(X_test) #使用训练好的 k 近邻分类器模型对测试数据 X_test 做出预测。 print(classification_report(y_test, y_pred)) from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix #导入 scikit-learn 库中的 classification_report 和 confusion_matrix 函数,用于评估分类器模型的性能。 y_pred = knn_model.predict(X_test) #使用训练好的 k 近邻分类器模型对测试数据 X_test 做出预测,将预测结果保存在 y_pred 变量中。 print(classification_report(y_test, y_pred)) cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) #使用 confusion_matrix 函数计算分类器模型在测试数据上的混淆矩阵,并将其保存在 cm 变量中。其中,y_test 是测试数据的真实标签,y_pred 是分类器模型预测的标签。 plt.figure(figsize = (8,8)) #创建一个大小为 8x8 的图形窗口,用于展示可视化结果 sns.heatmap() #使用 seaborn 库中的 heatmap 函数绘制混淆矩阵的热力图 plt.xlabel("Predicted") #指定 x 轴的标签为“Predicted” plt.ylabel("Actual") #指定 y 轴的标签为“Actual” plt.show() 绘制热力图并进行解释
这段代码是用于构建一个 k 近邻分类器模型,并对其在测试数据上的性能进行评估和可视化展示的。具体来说,代码首先导入了 scikit-learn 库中的 KNeighborsClassifier 类,用于构建 k 近邻分类器模型,并使用训练数据和标签数据对其进行训练。然后使用训练好的模型对测试数据做出预测,并使用 classification_report 和 confusion_matrix 函数分别计算分类器模型在测试数据上的性能指标和混淆矩阵。最后,使用 seaborn 库中的 heatmap 函数将混淆矩阵绘制成热力图展示出来,以便更加直观地了解分类器模型在测试数据上的性能表现。
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