PTA K近邻 python

PTA (Precision-Recall AUC) 是一种用于评估分类模型性能的指标，它综合考虑了精确率 (Precision) 和召回率 (Recall)，尤其适用于不平衡数据集，因为它对两类样本的重要性给予了公平对待。在 Python 中，可以使用 Scikit-Learn 库来计算 PTA，同时也可以使用 K近邻 (KNN) 算法作为基础模型。

K近邻算法是一种基于实例的学习方法，它依据数据点之间的距离来进行预测。在 KNN 分类中，给定一个新的输入样本，它会找到训练集中与其最近的 K 个邻居，并根据这 K 个邻居的类别标签多数投票来确定新样本的类别。

在 Python 中使用 KNN 的步骤大致如下：

1. 导入所需的库：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import precision_recall_auc_score

2. 加载和准备数据：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

3. 创建并训练 KNN 模型：

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
knn.fit(X_train, y_train)

4. 进行预测并计算 PTA：

y_pred = knn.predict(X_test)
pr_auc = precision_recall_auc_score(y_test, y_pred)
print("PTA Score:", pr_auc)