导入数据制作knn模型
时间: 2023-06-11 10:08:44 浏览: 59
首先,你需要准备好数据集。KNN算法是一种无监督学习算法,所以你不需要对数据进行标记。你可以使用一些开源数据集,如Iris数据集或MNIST数据集,或者自己创建一个数据集。
下面是使用Python和scikit-learn库来制作KNN模型的步骤:
1.导入所需的库:
```
import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
```
2.导入数据集并将其分割为训练集和测试集:
```
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
```
3.创建KNN模型:
```
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
```
4.使用训练数据拟合模型:
```
knn.fit(X_train, y_train)
```
5.使用测试数据评估模型:
```
accuracy = knn.score(X_test, y_test)
print(accuracy)
```
这就是使用Python和scikit-learn库来制作KNN模型的基本步骤。你可以根据需要进行调整和优化。