def predict(self, X_test): y_pred = [] for test_sample in X_test: distances = [self.euclidean_distance(test_sample, x) for x in self.X] nearest_indices = np.argsort(distances)[:self.n_neighbors] nearest_labels = self.y[nearest_indices] unique_labels, counts = np.unique(nearest_labels, return_counts=True) predicted_label = unique_labels[np.argmax(counts)] y_pred.append(predicted_label) return np.array(y_pred)
时间: 2024-04-14 07:29:48 浏览: 317
keras_mnist_test.zip_keras数据集_mnist_test_python3.6_神经网络
这段代码定义了KNN算法中的`predict`方法,用于对测试样本进行预测。
在这个方法中,首先创建一个空列表`y_pred`,用于存储预测结果。
然后,对于测试样本集`X_test`中的每一个样本`test_sample`,计算它与训练样本集`self.X`中每个样本的欧几里德距离,并将距离存储在列表`distances`中。
接下来,根据距离从小到大对索引进行排序,取前`self.n_neighbors`个最近邻居的索引,并将其存储在`nearest_indices`中。
然后,根据最近邻居的索引获取对应的标签,并将其存储在`nearest_labels`中。
接着,使用`np.unique()`函数获取最近邻居标签数组中的唯一值和对应的计数值,并分别存储在`unique_labels`和`counts`中。
最后,根据计数值最大的标签作为预测结果,并将其添加到`y_pred`列表中。
循环结束后,将`y_pred`转换为NumPy数组并返回作为最终的预测结果。
这个方法实现了KNN算法中的预测过程,根据最近邻居的标签进行投票,并选择出现次数最多的标签作为预测结果。
希望这能解答你的问题!
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