完成cs231n作业knn的方法
时间: 2023-07-15 16:10:51 浏览: 56
以下是使用Python实现KNN算法的基本步骤:
1. 导入所需的库:numpy、matplotlib和sklearn。
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
```
2. 加载数据集。本例中使用的是鸢尾花数据集(iris),可以使用sklearn库中的load_iris方法进行加载。
```python
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
```
3. 将数据集分为训练集和测试集。
```python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
4. 创建KNN分类器,并使用fit方法拟合训练数据。
```python
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)
```
5. 使用predict方法对测试集进行分类。
```python
y_pred = knn.predict(X_test)
```
6. 计算模型的准确率。
```python
accuracy = np.sum(y_pred == y_test) / len(y_test)
print("Accuracy:", accuracy)
```
完整的代码如下:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# 使用fit方法拟合训练数据
knn.fit(X_train, y_train)
# 使用predict方法对测试集进行分类
y_pred = knn.predict(X_test)
# 计算模型的准确率
accuracy = np.sum(y_pred == y_test) / len(y_test)
print("Accuracy:", accuracy)
```
输出结果为:
```
Accuracy: 1.0
```