请对上面的代码每一行进行具体解释
时间: 2023-09-15 11:16:11 浏览: 57
好的,我来为您解释一下这段代码每一行的具体作用:
```
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
```
这行代码是导入了scikit-learn库中的K近邻分类器,用于构建模型和进行预测。
```
error = []
```
这行代码是创建一个空列表,用于存储K值在1到40之间的预测误差。
```
for i in range(1,40):
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=i)
knn.fit(X_train, y_train)
pred = knn.predict(X_test)
error.append(np.sum(y_test - pred))
```
这几行代码是进行K近邻算法的训练和测试。循环从K=1到K=39,每次循环都创建一个K近邻分类器的实例,并将K值赋值给n_neighbors参数。然后,使用X_train和y_train数据来训练该模型,使用X_test数据进行预测,并将预测结果与y_test数据进行比较,计算预测误差并将其存储到error列表中。
```
sns.lineplot(x = range(1, 40), y = error, marker = "o", color = "blue", markerfacecolor= "red")
```
这行代码使用seaborn库中的lineplot函数,将K值与预测误差绘制成一条曲线。其中,x参数指定K的取值范围,y参数指定预测误差的值,marker参数指定曲线上的点的形状,color参数指定曲线的颜色,markerfacecolor参数指定曲线上的点的填充颜色。
```
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=19)
knn.fit(X_train, y_train)
pred = knn.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, pred))
print(confusion_matrix(y_test, pred))
```
这几行代码是使用选定的最佳K值(这里是K=19)来构建K近邻分类器,并使用该模型对X_test数据进行预测。然后,输出分类报告和混淆矩阵,用于评估模型的性能。
```
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=29)
knn.fit(X_train, y_train)
pred = knn.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, pred))
print(confusion_matrix(y_test, pred))
```
这几行代码是使用另一个K值(这里是K=29)来构建K近邻分类器,并使用该模型对X_test数据进行预测。然后,同样输出分类报告和混淆矩阵,以便与之前的模型进行比较。
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