KNeighborsClassifier贝叶斯调参

KNeighborsClassifier是一个基于最近邻的分类算法，它的主要参数包括n_neighbors，weights和algorithm等。贝叶斯调参是一种基于贝叶斯优化的调参方法，它通过构建目标函数的高斯过程模型来搜索最优超参数。下面是使用贝叶斯调参优化KNeighborsClassifier的示例代码：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from skopt import BayesSearchCV
from skopt.space import Real, Categorical, Integer

# 定义搜索空间
search_spaces = {
    'n_neighbors': Integer(1, 10),
    'weights': Categorical(['uniform', 'distance']),
    'algorithm': Categorical(['ball_tree', 'kd_tree', 'brute'])
}

# 定义KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier()

# 定义贝叶斯调参对象
bayes_cv = BayesSearchCV(knn, search_spaces, cv=5, n_iter=30, verbose=1)

# 训练模型
bayes_cv.fit(X, y)

# 输出最优参数
print("Best parameters: ", bayes_cv.best_params_)

在上面的示例中，我们首先定义了KNeighborsClassifier的搜索空间，然后定义了贝叶斯调参对象，并将其拟合到数据上。最后，我们输出了最优的超参数组合。需要注意的是，我们在定义KNeighborsClassifier时没有指定超参数，这是因为我们希望贝叶斯调参自动搜索最优的超参数。