import numpy as np clf = KNeighborsClassifier() clf.fit(X,y)

时间: 2024-01-24 22:19:42 浏览: 71
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KNeighborsClassifier

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这段代码是使用Scikit-learn库中的KNeighborsClassifier类实例化一个分类器，然后使用.fit()方法来拟合训练数据。其中，X表示训练数据的特征矩阵，y表示训练数据的标签，也就是所属分类。通过.fit()方法，分类器会根据训练数据进行学习，从而得到一个可以用来预测新数据的模型。
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clf.fit(X, y) 5. **预测新样本**：对未知类别数据进行预测。 python new_samples = np.array([[5.1, 3.5], [6.2, 2.9]]) predictions = clf.predict(new_samples) 6. **可视化决策边界**：对于二维...
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基于企鹅数据集的决策树实战.docx

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns ##### 步骤2：数据读取/载入 接下来，使用pandas中的read_csv函数读取CSV文件。 python data = pd....

from sklearn import datasets from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier import numpy as np iris = datasets.load_iris() X, y = iris.data[:, 1:3], iris.target def CalculateAccuracy(y_test,pred_label): nnz = np.shape(y_test)[0] - np.count_nonzero(pred_label - y_test) acc = 100*nnz/float(np.shape(y_test)[0]) return acc clf1 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=2) clf2 = RandomForestClassifier(n_estimators = 2,random_state=1) clf3 = GaussianNB() lr = LogisticRegression() clf1.fit(X, y) clf2.fit(X, y) clf3.fit(X, y) f1 = clf1.predict(X) acc1 = CalculateAccuracy(y, f1) print("accuracy from KNN: "+str(acc1) ) f2 = clf2.predict(X) acc2 = CalculateAccuracy(y, f2) print("accuracy from Random Forest: "+str(acc2) ) f3 = clf3.predict(X) acc3 = CalculateAccuracy(y, f3) print("accuracy from Naive Bayes: "+str(acc3) ) f = [f1,f2,f3] f = np.transpose(f) lr.fit(f, y) final = lr.predict(f) acc4 = CalculateAccuracy(y, final) print("accuracy from Stacking Ensemble: "+str(acc4) )

2. 将 iris 数据集中的前两个特征作为输入特征 X，将第三个特征作为输出标签 y。 3. 定义一个计算分类器准确率的函数 CalculateAccuracy。 4. 初始化三个分类器 clf1、clf2 和 clf3，分别用 KNN、随机森林和朴素...

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）。...

import numpy as np import sklearn import pandas as pd data = pd.read_csv('C:/Users/86159/Desktop/TaxDetection_NoLable.csv') data.head(11) X=data.loc[:,:] y=data.loc[:,] from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0) from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) clf.fit(X_train, y_train.astype('int')) print("Test set predictions: {}".format(clf.predict(X_test))) print("Training set score:{:.2f}".format(clf.score(X_train,y_train))) print("Test set accuracy: {:.2f}".format(clf.score(X_test, y_test)))

这段代码中有一个问题，即y的赋值语句中没有指定具体的列名或索引，因此会导致后面的代码无法正确地运行。你需要指定y的列名或索引，以便正确地将y数据提取出来。假设你的数据集中有一个名为"label"的列，你可以将y...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt def data_input(): data=pd.read_excel('22AI1.xlsx') data=data.dropna(axis=0) data = data.reset_index(drop=True) X=data.身高 Y=data.体重 X=np.array(X).reshape(-1,1) Y=np.array(Y).reshape(-1,1) return X,Y X,Y=data_input()[0],data_input()[1] X_trian=np.concatenate((X,Y),axis=1) clf=KMeans(n_clusters=3) clf.fit(X_trian) print(clf.labels_) plt.scatter(X,Y,c=clf.labels_) plt.show() ,报错ValueError: c of shape (35,) not acceptable as a color sequence for x with size 38, y with size 38

import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt def data_input(): data=pd.read_excel('22AI1.xlsx') data=data.dropna(axis=0) data = data.reset_index(drop...

def return_values(): import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_excel('发电场数据.xlsx') x = data.iloc[:,0:4] y = data.iloc[:,4] from sklearn import svm kernel = ['linear','poly','rbf','sigmoid'] list1 = [] list2 = [] for i in kernel: clf = svm.SVR(kernel=i) r = clf.fit(x,y) list1.append(clf.score(x,y)) x1 = np.array([28.4,50.6,1011.9,80.54]) x1 = x1.reshape(1,4) PE = list2.append(clf.predict(x1)) return(r,PE)

这段代码读入一个名为"发电场数据.xlsx"的Excel文件，并使用前四列作为输入特征x，第五列作为目标变量y。接着，代码使用支持向量机（SVM）算法训练了4个不同核函数的模型，并计算了每个模型的拟合度。最后，代码使用...

def return_values(): import pandas as pd import numpy as np from sklearn.neural_network import MLPRegressor as MP data = pd.read_excel('4.xlsx') x_train=data.iloc[:,1:4] y_train=data.iloc[:,4:6] clf = MP(solver='lbfgs', alpha=1e-5,hidden_layer_sizes=8, random_state=1) clf.fit(x_train, y_train); a=np.array([[73.39,3.9635,0.9880],[75.55,4.0975,1.0268]]) Y=clf.predict(a) return Y 解释代码

import numpy as np from sklearn.neural_network import MLPRegressor as MP 2. 读取Excel文件数据： python data = pd.read_excel('4.xlsx') 3. 提取训练数据集的特征和标签： python x_train=...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import linear_model import pandas as pd from sklearn import preprocessing def data_input(): data=pd.read_excel('22AI1.xlsx') data=data.dropna(axis=0) data = data.reset_index(drop=True) X=data.身高 Y=data.体重 X=np.array(X).reshape(-1,1) Y=np.array(Y).reshape(-1,1) return X,Y X,Y=data_input()[0],data_input()[1] clf=linear_model.LinearRegression() clf.fit(X,Y) X2=np.array([[160],[165],[170]]) Y2=clf.predict(X2) res=clf.predict(np.array(190).reshape(-1,1))[0] print('预测身高190的学生体重为:{:.2f}'.format(res[0])) # 画图部分 plt.plot(X,Y,'ks') plt.plot(X2,Y2,'g-') plt.show()我的代码如上,请再次给出解决办法

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import linear_model import pandas as pd from sklearn import preprocessing def data_input(): data=pd.read_excel('22AI1.xlsx') ...

请调试这段代码以实现梯度上升模型进行波士顿房价预测，画出预测图，代码如下：import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error plt.style.use('ggplot') # 读入数据 data = pd.read_csv('D:\PycharmProjects\Boston_housing\housing.csv') X, y = data[data.columns.delete(-1)], data['MEDV'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=888) from sklearn.preprocessing import StandardScaler ss_x = StandardScaler() X_train = ss_x.fit_transform(X_train) X_test = ss_x.transform(X_test) ss_y = StandardScaler() y_train = ss_y.fit_transform(y_train.values.reshape(-1, 1)) y_test = ss_y.transform(y_test.values.reshape(-1, 1)) from sklearn import ensemble # params = {'n_estimators': 500, 'max_depth': 4, 'min_samples_split': 1,'learning_rate': 0.01, 'loss': 'ls'} # clf = ensemble.GradientBoostingRegressor(**params) clf = ensemble.GradientBoostingRegressor() clf.fit(X_train, y_train) clf_pre_values = clf.predict(X_test) # 预测值 print('SCORE:{:.4f}'.format(clf.score(X_test, y_test))) # 模型评分 print('RMSE:{:.4f}'.format(np.sqrt(mean_squared_error(y_test, clf_pre_values)))) # RMSE(标准误差) clf_pre = pd.DataFrame() clf_pre['Predict'] = clf_pre_values clf_pre['Truth'] = y_test.reset_index(drop=True) clf_pre.plot(figsize=(18, 8)) plt.figure() plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt 这样才能正确使用plt.figure()和plt.show()函数。 请尝试调试代码并确保数据文件路径正确，导入所需的模块，并重新运行代码。希望能帮到您！如果还有其他问题，请随时...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_moons from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures # 生成非线性数据集 X, y = make_moons(n_samples=100, noise=0.15, random_state=42) # 进行多项式特征转换 poly = PolynomialFeatures(degree=20) X_poly = poly.fit_transform(X) # 训练LogisticRegression模型 clf = LogisticRegression() clf.fit(X_poly, y) # 绘制分类结果 xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-1.5, 2.5, 100), np.linspace(-1, 1.5, 100)) Z = clf.predict(poly.transform(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])) Z = Z.reshape(xx.shape) plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral, alpha=0.8) plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) plt.show(在模型中分别加入’l1’和’l2’正则 项，观察决策边界的变化情况，以及训练集和测试集分数，体会两种正则项对模型的作用。)

clf_l1.fit(X_poly, y) score_l1 = clf_l1.score(X_poly, y) # 使用L2正则化训练LogisticRegression模型 clf_l2 = LogisticRegression(penalty='l2') clf_l2.fit(X_poly, y) score_l2 = clf_l2.score(X_poly, y) ...

通过以下代码，帮我用图形把决策树训练的模型保存成图片，用heart-tree.jpg命名。写出代码。下面是代码import pandas as pd from sklearn import tree from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np heart=pd.read_csv("D:\Anaconda1\heart.csv") heart.head() clf_tree = tree.DecisionTreeClassifier() from sklearn.model_selection import train_test_split x = heart.drop('target',axis = 1) y = heart['target'] x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,random_state=0) clf_tree.fit(x_train,y_train) print(clf_tree.score(x_train,y_train)) print(clf_tree.score(x_test,y_test))

dot_data = export_graphviz(clf_tree, out_file=None, feature_names=x.columns, class_names=['0', '1'], filled=True, rounded=True, special_characters=True) graph = graphviz.Source(dot_data) # ...

from sklearn import svm import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split data = pd.read_csv( 'final_data1.csv') Y = data.y X = data.drop('y', axis=1) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_norm, Y, test_size=0.2, random_state=42) clf = svm.SVC() clf.fit(X_train, y_train) y_pred = clf.predict(X_test) y_pred= np.round(y_pred) 对上述代码进行调参

grid_search.fit(X_train, y_train) # 输出最佳参数组合和对应的准确率 print("Best Parameters: ", grid_search.best_params_) print("Best Accuracy: ", grid_search.best_score_) 在上述代码中，param_grid...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris() X=iris.data[:,:2] Y=iris.target print(iris.feature_names) cmap_light=ListedColormap(['#FFAAAA','#AAFFAA','#AAAAFF']) cmap_bold=ListedColormap(['#FF0000','#00FF00','#0000FF']) clf=KNeighborsClassifier(n_neighbors=10,weights='uniform') clf.fit(X,Y) #画出决策边界 x_min,x_max=X[:,0].min()-1,X[:,0].max()+1 y_min,y_max=X[:,1].min()-1,X[:,1].max()+1 xx,yy=np.meshgrid(np.arange(x_min,x_max,0.02), np.arange(y_min,y_max,0.02)) Z=clf.predict(np.c_[xx.ravel(),yy.ravel()]) reshape(xx.shape) plt.figure() plt.pcolormesh(xx,yy,Z,cmap=cmap_light) #绘制预测结果图 plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=Y,cmap=cmap_bold) plt.xlim(xx,min(),xx.max()) plt.ylim(yy.min(),yy.max()) plt.title('3_Class(k=10,weights=uniform)') plt.show()

具体来说，代码首先加载鸢尾花数据集并提取其中的前两个特征作为模型输入，然后使用KNeighborsClassifier类创建一个K近邻分类器，并使用fit方法拟合数据集。接着，代码使用meshgrid函数生成一组网格点，并将其作为...

from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import metrics import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_csv( 'final_data1.csv') Y = data.y X = data.drop('y', axis=1) xmin = X.min(axis=0) xmax = X.max(axis=0) X_norm = (X-xmin)/(xmax-xmin) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_norm, Y, test_size=0.2, random_state=42) clf = LogisticRegression(random_state=0,multi_class='multinomial') clf.fit(X_norm,Y) y_pred= clf.predict(X_test) y_pred= np.round(y_pred) 如何调上述代码的超参数

grid_search.fit(X_train, y_train) # 输出最佳超参数组合 print("Best parameters: ", grid_search.best_params_) # 使用最佳超参数组合的模型进行预测 best_model = grid_search.best_estimator_ y_pred = best_...

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score import numpy as np data = pd.read_csv('iris.csv', header=None, names=['sepald

2. 将data中的特征值和类别标签分别存储到X和y变量中。 3. 使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，其中测试集占总数据集的50%。 4. 创建DecisionTreeClassifier类的实例，并将其存储在clf变量中...
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