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))讲一下

这段代码主要是构建了一个KNN分类器模型，并且用该模型来对威斯康星州乳腺癌数据集进行分类。具体步骤如下：

1. 读取数据集：使用pandas库中的read_csv函数读取威斯康星州乳腺癌数据集。

2. 分割数据集：使用sklearn库中的train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集。

3. 构建模型：使用sklearn库中的KNeighborsClassifier函数构建KNN分类器模型，并指定一些参数。

4. 训练模型：使用fit函数对模型进行训练。

5. 评估模型效果：使用sklearn库中的classification_report函数对模型进行评估，输出模型的分类性能指标，如精确率、召回率、F1值等。

其中，KNN分类器模型的参数包括：

- n_neighbors：指定KNN分类器中的K值，即选择最近的K个邻居进行分类。

- weights：指定KNN分类器中的权重计算方式，包括uniform和distance两种方式。

- p：指定距离计算方式，包括欧式距离（p=2）和曼哈顿距离（p=1）两种方式。

尝试为MNIST数据集构建一个测试集准确率超过97%的分类器。提示：KNeighborsClassifier非常适合此任务；您只需找到合适的超参数值（尝试对权重和n_neighbors超参数进行网格搜索）。按照以上要求编写一段代码

在Python中，我们可以使用scikit-learn库中的KNeighborsClassifier以及GridSearchCV来构建一个高精度的MNIST分类器。首先，确保已经安装了所需的库：

pip install numpy pandas scikit-learn matplotlib

接下来，我们创建一个示例代码片段：

import numpy as np
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载MNIST数据
mnist = fetch_openml('mnist_784')
X, y = mnist['data'], mnist['target']

# 数据预处理：归一化
X = X.astype('float32') / 255.0

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义超参数网格
param_grid = {
    'weights': ['uniform', 'distance'],
    'n_neighbors': list(range(1, 31)) # 可调整范围
}

# 创建KNeighborsClassifier模型并进行网格搜索
knn = KNeighborsClassifier()
grid_search = GridSearchCV(knn, param_grid, cv=5, scoring='accuracy')
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 预测并计算测试集准确率
y_pred = grid_search.predict(X_test)
test_accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Best parameters: {grid_search.best_params_}")
print(f"Test set accuracy: {test_accuracy:.2f}%")

# 如果需要确保超过97%的准确率，可以继续调整超参数，或查看是否达到这个目标