基于欧式距离,使用sklearn中的交叉验证方法cross_val_score ,选出最优的k值,使用p
时间: 2023-09-05 22:02:52 浏览: 67
使用sklearn中的交叉验证方法cross_val_score可以帮助我们选择最优的k值和p值。首先,我们需要定义一个列表来存储k值和p值的组合,然后遍历这些组合,使用cross_val_score进行交叉验证。
假设我们选择的k值范围是1到10,p值范围是1到3,则我们可以定义如下的列表来存储k和p的组合:
k_values = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
p_values = [1, 2, 3]
接下来,我们可以使用双重循环来遍历k和p的组合,并使用cross_val_score计算每一个组合的交叉验证分数:
best_score = 0
best_k = 0
best_p = 0
for k in k_values:
for p in p_values:
model = KNeighborsRegressor(n_neighbors=k, p=p)
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')
avg_score = np.mean(scores)
if avg_score > best_score:
best_score = avg_score
best_k = k
best_p = p
最后,我们可以得到最优的k值和p值:
print("Best k: ", best_k)
print("Best p: ", best_p)
在这个例子中,我们使用交叉验证方法cross_val_score基于欧式距离来选择最优的k值和p值。我们可以根据交叉验证分数来评估不同的k值和p值的性能,从而选出最优的参数组合。