分别采用网格搜索和随机搜索方法对KNN模型中的k值进行优化,具体解决鸢尾花分类问题,k取1到20之内的所有奇数。最后输出最优的模型、k值和多分类的各项性能指标、PR曲线和ROC曲线。
时间: 2024-03-24 19:40:43 浏览: 19
好的,针对您的问题,我会给您详细解答。
首先,我们需要准备一下数据集。鸢尾花数据集是一个经典的分类数据集,包含了三个类别的150个样本,每个样本包含了四个特征。我们可以使用Scikit-learn库中的load_iris()函数来加载数据集。具体代码如下:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)
```
接下来,我们可以使用Scikit-learn库中的KNeighborsClassifier类来构建KNN模型。具体代码如下:
```python
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier()
```
然后,我们可以使用Scikit-learn库中的GridSearchCV类和RandomizedSearchCV类来进行网格搜索和随机搜索。具体代码如下:
```python
from sklearn.model_selection import GridSearchCV, RandomizedSearchCV
# 网格搜索
param_grid = {'n_neighbors': list(range(1, 20, 2))}
grid_search = GridSearchCV(knn, param_grid=param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
print('网格搜索最优模型:', grid_search.best_estimator_)
print('网格搜索最优参数:', grid_search.best_params_)
# 随机搜索
param_dist = {'n_neighbors': list(range(1, 20, 2))}
random_search = RandomizedSearchCV(knn, param_distributions=param_dist, cv=5, n_iter=10)
random_search.fit(X_train, y_train)
print('随机搜索最优模型:', random_search.best_estimator_)
print('随机搜索最优参数:', random_search.best_params_)
```
最后,我们可以使用Scikit-learn库中的classification_report()函数来输出多分类的各项性能指标,使用Scikit-learn库中的plot_precision_recall_curve()函数和plot_roc_curve()函数来输出PR曲线和ROC曲线。具体代码如下:
```python
from sklearn.metrics import classification_report, plot_precision_recall_curve, plot_roc_curve
# 输出网格搜索结果
y_pred = grid_search.predict(X_test)
print('网格搜索结果:\n', classification_report(y_test, y_pred))
# 输出随机搜索结果
y_pred = random_search.predict(X_test)
print('随机搜索结果:\n', classification_report(y_test, y_pred))
# 绘制PR曲线和ROC曲线
plot_precision_recall_curve(grid_search, X_test, y_test)
plot_roc_curve(grid_search, X_test, y_test)
```
这样,我们就可以得到最优的模型、k值和多分类的各项性能指标、PR曲线和ROC曲线了。
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