knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,p=1,weights='distance')是什么意思

时间: 2024-05-18 09:12:13 浏览: 15
这是使用scikit-learn库中的KNeighborsClassifier类创建一个KNN分类器的代码。其中,KNeighborsClassifier是一个基于K最近邻算法的分类器,n_neighbors=5表示选择最近的5个邻居,p=1表示使用曼哈顿距离计算邻居之间的距离,weights='distance'表示使用距离的倒数作为权重来对邻居的贡献进行加权。
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以下是使用KNN算法的过程,请详细解释以下代码,说明每个步骤如何实现,尤其需要说明调参过程的每句代码的用途以及做法来源:param_grid = { "n_neighbors": [3, 5, 7, 9], "weights": ["uniform", "distance"], "algorithm": ["auto", "ball_tree", "kd_tree", "brute"] } knn = KNeighborsClassifier() grid_search = GridSearchCV(knn, param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) print("KNN最优参数:", grid_search.best_params_) knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights="uniform", algorithm="auto") knn.fit(X_train, y_train) knn_pred = knn.predict(X_test)

这段代码是使用KNN算法进行分类的过程,其中包括了调参过程来寻找最优的参数组合。下面逐行解释每句代码的用途和来源: 1. `param_grid = { "n_neighbors": [3, 5, 7, 9], "weights": ["uniform", "distance"], "algorithm": ["auto", "ball_tree", "kd_tree", "brute"] }` 这里定义了一个参数网格,包含了三个参数:k值(n_neighbors)、权重(weights)和算法(algorithm)。其中,k值是用来确定邻居的数量,权重是用来计算邻居对分类的影响权重,算法是用来寻找最近邻居的方法。每个参数都定义了一个候选列表,GridSearchCV会在这些参数中进行组合,寻找最优的参数组合。 2. `knn = KNeighborsClassifier()` 这里创建了一个KNeighborsClassifier实例,即KNN分类器的一个对象。 3. `grid_search = GridSearchCV(knn, param_grid, cv=5)` 这里使用GridSearchCV方法来进行参数调优,GridSearchCV会在给定的参数网格中进行组合,然后使用交叉验证(cv=5)来评估每个参数组合的性能,并返回最优的参数组合。 4. `grid_search.fit(X_train, y_train)` 这里对训练数据进行训练,使用fit方法来进行训练,这里的X_train是训练数据的特征矩阵,y_train是训练数据的标签。 5. `print("KNN最优参数:", grid_search.best_params_)` 这里输出最优的参数组合。 6. `knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights="uniform", algorithm="auto")` 这里使用最优的参数组合来创建一个新的KNeighborsClassifier实例。 7. `knn.fit(X_train, y_train)` 这里使用最优的参数组合对训练数据进行训练。 8. `knn_pred = knn.predict(X_test)` 这里使用训练好的KNN分类器对测试数据进行预测,得到预测结果knn_pred。 至此,这段代码的作用就是使用KNN算法对训练数据进行训练,通过交叉验证和网格搜索来寻找最优的参数组合,并在测试数据上进行预测。最终输出最优的参数组合和预测结果。

import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split iris_dataset = load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( iris_dataset['data'], iris_dataset['target'], random_state=0 ) from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # SciPy1.10 及以上版本不允许 scipy.stats.mode(a, axis=0, nan_policy='propagate', keepdims=None) 中的 keepdims 为 None # 而 KNeighborClassifier 中默认的 weights 为 uniform , uniform 中用到了 stats.mode knn_neighbors_1 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1, weights='distance') knn_neighbors_2 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=11, weights='distance') knn_neighbors_3 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=37) knn_neighbors_1.fit(X_train, y_train) knn_neighbors_2.fit(X_train, y_train) knn_neighbors_3.fit(X_train, y_train) print("Test set score for neighbors=1 and weights='distance': {:.2f}".format(knn_neighbors_1.score(X_test, y_test))) print("Test set score for neighbors=37 and metric='manhattan': {:.2f}".format(knn_neighbors_2.score(X_test, y_test))) print("Test set score for neighbors=37: {:.2f}".format(knn_neighbors_3.score(X_test, y_test)))

以上代码是使用Python语言中的Scikit-learn库对鸢尾花数据集进行操作的代码。其中,Numpy和Scikit-learn中的Iris数据集被导入,然后使用train_test_split功能对数据集进行分类和拆分,最后用K最近邻分类器对数据集进行分类。

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请教学式按句详细讲解以下代码:###--------------------KNN算法与决策树算法-------------------- from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split # 将文本数据转化为数值特征 vectorizer = TfidfVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(data_str_list) # 划分数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 特征缩放 scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train.toarray()) X_test = scaler.transform(X_test.toarray()) from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.metrics import accuracy_score # 使用网格搜索进行超参数调优 param_grid = { "n_neighbors": [3, 5, 7, 9], "weights": ["uniform", "distance"], "algorithm": ["auto", "ball_tree", "kd_tree", "brute"] } knn = KNeighborsClassifier() grid_search = GridSearchCV(knn, param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) print("KNN最优参数:", grid_search.best_params_) param_grid = { "criterion": ["gini", "entropy"], "max_depth": [3, 5, 7, 9] } dt = DecisionTreeClassifier() grid_search = GridSearchCV(dt, param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) print("决策树最优参数:", grid_search.best_params_) # 训练分类器并进行预测 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights="uniform", algorithm="auto") knn.fit(X_train, y_train) knn_pred = knn.predict(X_test) dt = DecisionTreeClassifier(criterion="gini", max_depth=9) dt.fit(X_train, y_train) dt_pred = dt.predict(X_test) # 混合使用KNN和决策树进行文本分类 ensemble_pred = [] for i in range(len(knn_pred)): if knn_pred[i] == dt_pred[i]: ensemble_pred.append(knn_pred[i]) else: ensemble_pred.append(knn_pred[i]) # 输出分类结果和准确率 print("KNN准确率:", accuracy_score(y_test, knn_pred)) print("决策树准确率:", accuracy_score(y_test, dt_pred)) print("混合使用准确率:", accuracy_score(y_test, ensemble_pred))

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