from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor import pandas as pd KNN = KNeighborsRegressor(n_neighbors=7,weights='distance',p=1) KNN.fit(X_train, Y_train) Y_train_pred=KNN.predict(X_train) Y_test_pred = KNN.predict(X_test) print ("K近邻模型评估--训练集：") print ('r²:',KNN.score(X_train,Y_train)) print ('均方差',mean_squared_error(Y_train,Y_train_pred)) print ("K近邻模型评估--验证集：") print ('r²:',KNN.score(X_test,Y_test)) print ('均方差',mean_squared_error(Y_test,Y_test_pred))

这段代码使用了sklearn库中的KNeighborsRegressor类来实现K近邻回归模型，并使用distance作为权重函数，p=1表示使用曼哈顿距离。其中，X_train和Y_train是训练集的自变量和因变量，X_test和Y_test是验证集的自变量和因变量。在训练完成后，使用模型对训练集和验证集进行预测，并输出模型的评估指标，包括r²和均方差。其中，r²表示拟合程度的好坏，取值范围在0~1之间，越接近1表示拟合得越好；均方差则表示预测误差的大小，值越小表示预测误差越小。

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import sklearn.model_selection as ms datas=pd.read_csv(r'C:/Users/20397/Desktop/人工智能实训材料/Day3 分类/wisc_bc_data.csv',sep=',') x=datas.iloc[:,2:32] y=datas.iloc[:,1:2] x_train,x_test,y_train,y_test=ms.train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=42) y_train=y_train.values.ravel() y_test=y_test.values.ravel() #构建和训练模型 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import pandas as pd # 构建 knn 模型 knn= KNeighborsClassifier(n_neighbors=43,weights='distance',p=2) #训练KNN模型 knn.fit(x_train,y_train) knn.score(x_train,y_train) # 评估模型效果 from sklearn.metrics import classification_report y_pred=knn.predict(x_test) print(classification_report(y_test,y_pred))

这段代码是一个使用 KNN 算法进行乳腺癌分类的模型。首先，使用 pandas 读取 csv 文件中的数据，并对数据进行切分，将前 30 列作为特征 x，第 2 列作为标签 y。然后使用 sklearn 中的 train_test_split 函数将数据切分为训练集和测试集，其中测试集占比为 20%。接着，使用 KNeighborsClassifier 构建 KNN 模型，其中 n_neighbors 为 43，weights 为 'distance'，p 为 2。然后针对训练集进行模型训练，并输出模型在训练集上的得分。最后，使用 classification_report 对模型在测试集上的表现进行评估，并输出评估结果。

knn插补时间序列代码

以下是使用KNNImputer插补时间序列数据的Python代码示例：

from numpy import isnan
from pandas import read_csv
from sklearn.impute import KNNImputer

# 读取时间序列数据
dataframe = read_csv('your_data.csv', header=0, index_col=0)

# 将缺失值标记为NaN
dataframe[dataframe == '?'] = float('nan')

# 分离输入和输出数据
data = dataframe.values
X = data[:, :-1]
y = data[:, -1]

# 定义KNNImputer模型
imputer = KNNImputer(n_neighbors=5, weights='uniform', metric='nan_euclidean')

# 对输入数据进行插补
Xtrans = imputer.fit_transform(X)

# 输出插补后的数据
print(Xtrans)

在上述代码中，我们首先使用Pandas库的read_csv()函数读取时间序列数据，并将缺失值标记为NaN。然后，我们将输入和输出数据分别存储在X和y变量中。接下来，我们定义了一个KNNImputer模型，并使用fit_transform()函数对输入数据进行插补。后，我们输出插补后的数据。