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

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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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。

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。