from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn_model = KNeighborsClassifier() prams ={ 'n_neighbors':[13,15,18,22]} gd_knn= GridSearchCV(knn_model , param_grid=prams, n_jobs=-1 ,cv=10) gd_knn.fit(X_train_std , y_train) print(gd_knn.best_estimator_)

时间: 2024-04-26 22:19:59 浏览: 152

第五个实验算法，使用sklearn.neighbors模块中KNN类

在机器学习领域，K近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种非常基础且重要的分类与回归方法。本实验将详细讲解如何利用Python中的`sklearn.neighbors`模块来实现KNN算法，并对数据进行预测。让我们深入了解一下KNN算法的基本原理。 KNN算法基于“物以类聚”的思想，它假设样本数据点会与其所属类别内的其他数据点更接近。在给定一个新的数据点时，KNN会寻找其最近的K个邻居，然后根据这K个邻居的类别出现频率来决定新数据点的类别。这里的K通常为一个较小的整数，如3或5，选择合适的K值对模型性能有很大影响。 `sklearn.neighbors`是Scikit-Learn库中专门用于实现KNN算法的模块，提供了`KNeighborsClassifier`和`KNeighborsRegressor`等类。在这个实验中，我们将主要使用`KNeighborsClassifier`来进行分类任务。我们需要导入必要的库，包括`sklearn.neighbors`，以及用于数据处理和模型评估的`sklearn.datasets`和`sklearn.model_selection`： ```python from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score ``` 接下来，加载数据集。这里我们以经典的鸢尾花数据集为例： ```python iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target ``` 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) ``` 创建KNN分类器实例，并设置K值（例如，K=3）： ```python knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) ``` 使用训练数据拟合模型： ```python knn.fit(X_train, y_train) ``` 使用测试数据进行预测，并计算预测准确率： ```python y_pred = knn.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%") ``` 以上代码演示了KNN算法的基本流程。在实际应用中，我们还需要考虑如何选择最佳的K值、处理缺失值和异常值、特征缩放等问题。K值的选择通常通过交叉验证来确定，而特征缩放可以提高KNN的效率，因为距离计算对数值大小敏感。在实验文件"第五个实验knn算法"中，你应该能看到类似上述过程的代码实现，可能还包括不同K值的比较以及对其他数据集的应用。通过这个实验，你可以进一步理解KNN算法的工作原理，掌握其在Scikit-Learn中的实现方式，并学会如何评估和优化KNN模型。 KNN算法是机器学习中的经典方法，虽然简单直观，但在某些情况下依然表现出良好的性能。随着数据科学的发展，理解并掌握这种基础算法对于理解和构建更复杂的模型至关重要。通过实践，你可以更好地掌握KNN，并将其应用于各种实际问题中。

这段代码使用了scikit-learn库中的KNeighborsClassifier模型进行了K近邻算法分类，并利用GridSearchCV函数进行了网格搜索来优化模型的超参数。具体解释如下： - `from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier`: 从sklearn.neighbors模块中导入KNeighborsClassifier类。 - `knn_model = KNeighborsClassifier()`: 创建一个KNeighborsClassifier对象，即K近邻分类器的模型。 - `prams ={ 'n_neighbors':[13,15,18,22]}`: 设置超参数的取值范围，这里指定了n_neighbors这个超参数的取值范围为13、15、18和22。 - `gd_knn= GridSearchCV(knn_model , param_grid=prams, n_jobs=-1 ,cv=10)`: 创建一个GridSearchCV对象，即进行网格搜索的对象。其中knn_model是要进行超参数优化的模型对象，param_grid是超参数取值范围，n_jobs指定了并行运算的数量，cv指定了交叉验证的折数。 - `gd_knn.fit(X_train_std , y_train)`: 在训练集上拟合模型，其中X_train_std是经过标准化后的训练集特征矩阵，y_train是训练集标签向量。 - `print(gd_knn.best_estimator_)`: 输出最佳的模型参数，即在网格搜索中得分最高的模型的参数。

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from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn_model = KNeighborsClassifier() prams ={ 'n_neighbors':[13,15,18,22]} gd_knn= GridSearchCV(knn_model , param_grid=prams, n_jobs=-1 ,cv=10) gd_knn.fit(X_train_std , y_train) print(gd_knn.best_estimator_)

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import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.preprocessing import StandardScaler

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score为什么有淡黄色波浪线

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