knn.score函数

时间: 2024-05-19 15:16:54 浏览: 275
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Java编写的knn算法

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KNN（K-Nearest Neighbors）是一种机器学习算法，用于分类和回归任务。其中，K值是一个超参数，表示在进行预测时要考虑的最近邻居的数量。KNN.score函数是用于计算模型的预测精度得分的函数。它通常基于测试集的真实标签和该模型对测试集样本的预测标签之间的比较来计算得分。得分通常的取值范围是0到1。得分越高，模型的预测精度就越高。
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**KNN算法详解** KNN，全称K-Nearest Neighbors，是机器学习领域中最基础的分类算法之一。它的核心思想是“物以类聚，人以群分”，即一个样本点的类别由其最近邻点的类别决定。KNN算法在处理分类问题时具有简单、...

neighbors = 3 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsClassifier(neighbors) knn.fit(x_train,y_train) print("KNN 训练精度：",knn.score(x_test,y_test)) print("KNN 泛化精度：",knn.score(x_train,y_train))

接着，使用score函数分别计算模型在训练集和测试集上的精度，并将结果输出。需要注意的是，训练精度和泛化精度的差距越小，说明模型的泛化能力越好，即能够更好地适应新的数据。如果训练精度高而泛化精度低，则可能...

knn.score(newxtest,ytest)

这段代码是用 KNN（K-Nearest Neighbors）算法对新的测试数据进行分类，并输出分类的...score()函数是 KNN 模型自带的评估函数，用于计算模型在测试数据集上的准确率，即模型对测试数据集中的样本进行分类的准确率。

from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor import pandas as pd KNN = KNeighborsRegressor(n_neighbors=7,weights='distance',p=1) KNN.fit(X_train, Y_train) Y_train_pred=KNN.predict(X_train) Y_test_pred = KNN.predict(X_test) print ("K近邻模型评估--训练集：") print ('r²:',KNN.score(X_train,Y_train)) print ('均方差',mean_squared_error(Y_train,Y_train_pred)) print ("K近邻模型评估--验证集：") print ('r²:',KNN.score(X_test,Y_test)) print ('均方差',mean_squared_error(Y_test,Y_test_pred))

这段代码使用了sklearn库中的KNeighborsRegressor类来实现K近邻回归模型，并使用distance作为权重函数，p=1表示使用曼哈顿距离。其中，X_train和Y_train是训练集的自变量和因变量，X_test和Y_test是验证集的自变量和...

解释一下knn.score(x_train,y_train)

knn.score(x_train,y_train) 是用于计算 KNN 模型在训练集上的准确率的函数。其中： - knn 是 KNN 模型对象； - score 是模型对象中的一个函数，用于计算模型在给定数据集上的准确率； - x_train 是训练集...

tuned_knn = gd_knn.best_estimator_ print(f'Train : {tuned_knn.score(X_train_std, y_train)}') model_eval(tuned_knn,X_test_std,y_test)代码每行解释

2. print(f'Train : {tuned_knn.score(X_train_std, y_train)}'): 这行代码是输出tuned_knn模型在训练集上的准确率。score()方法是模型自带的评估函数，用于计算模型在给定数据集上的准确率。 3. model_eval...

解释代码# 封装函数来进行knn试探性运算 def knn_score(k,X,y): # 构造算法对象 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors = k) scores = [] train_scores = [] for i in range(100): # 拆分 X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=1) # 训练 knn.fit(X_train,y_train) # 评价模型 scores.append(knn.score(X_test,y_test)) # 经验评分 train_scores.append(knn.score(X_train,y_train)) return np.array(scores).mean(),np.array(train_scores).mean() # 调参 result_dict = {} k_list = [1,3,5,7,9,11] for k in k_list: score,train_score = knn_score(k,X,y) result_dict[k] = [score,train_score]

其中，knn_score函数是用来计算给定k值时的测试集和训练集的平均得分（score）的。在这段代码中，使用了交叉验证的技术来获取更加准确的评分结果。 在knn_score函数中，首先创建了一个knn对象，然后通过train_test_...

# 封装函数来进行knn试探性运算 def knn_score(k,X,y): # 构造算法对象 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors = k) scores = [] train_scores = [] for i in range(100): # 拆分 X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=1) # 训练 knn.fit(X_train,y_train) # 评价模型 scores.append(knn.score(X_test,y_test)) # 经验评分 train_scores.append(knn.score(X_train,y_train)) return np.array(scores).mean(),np.array(train_scores).mean() # 调参 result_dict = {} k_list = [1,3,5,7,9,11] for k in k_list: score,train_score = knn_score(k,X,y) result_dict[k] = [score,train_score]利用这段代码调用tkinter库实现界面

可以使用tkinter库来创建一个窗口界面，然后在界面上添加按钮，当按钮被点击时，调用knn_score()函数进行试探性运算并将结果显示在界面上。 以下是一个简单的示例代码： python import tkinter as tk from ...

knn.score(X_test,y_test)，这行代码有什么可以代替的代码吗？

您可以使用sklearn.metrics中的accuracy_score函数来计算准确率，代码如下： python from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = knn.predict(X_test) acc = accuracy_score(y_test, y_pred) ...

k_score.append([k,knn.score(X_test,y_test)])，这行代码有什么可以替换的代码吗

您可以使用sklearn.model_selection中的cross_val_score函数来进行交叉验证，代码如下： python from sklearn.model_selection import cross_val_score scores = cross_val_score(knn, X, y, cv=5) k_score....

# (特征处理)标准化 std = StandardScaler() train_x = std.fit_transform(train_x) test_x = std.transform(test_x) # 进行算法处理 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) knn.fit(train_x,train_y) # 预测的结果 y_predict = knn.predict(test_x) print("预测的结果集为: ",y_predict) # 准确率 print("准确率为: ",knn.score(test_x,test_y))解析代码

最后，使用knn.score()函数计算模型在测试集上的准确率，评估模型的性能。 需要注意的是，该流程中没有包括特征选择、交叉验证、超参数调整等步骤，这些步骤也是机器学习中常用的技术，可以进一步提高模型的性能。

wine_data=data.iloc[:-5,:] wine_target=data.iloc[-5:,:] from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split x=wine_data.iloc[:,1:].values y=wine_data.iloc[:,0].values x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.3,random_state=42) #建立模型 dtc=DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')#基于熵评价纯度 dtc.fit(x_train,y_train)#拟合数据 y_pre=dtc.predict(x_test) y_pre dtc.predict(wine_target.iloc[:,1:].values) from sklearn.metrics import mean_squared_error #先获得预测的y值y_pre _pre=dtc.Oredlct(y tact mean_squared_error(y_test,y_pre) print("决策树 训练精度：“,dtc.score(x_test,y_test)） print("决策树 泛化精度：“,dtc.score(x_train,y_train)) #KNN最近邻分类算法 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_test_split -wine_data.ilocl:,1:].values y=wine_data.iloc[:,0].values state=125） dtr=KNeighborsClassifier() dtr.fit(x_train,y_train) dtr.score(x_test,y_test) model_knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)#看5个近邻的类别确定分类 model knn.fit(x_train,y_train) #预测 model_knn.predict(x_test) dtr.predict(wine_target.iloc[:,1:].values) neighbors = 3 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsClassifier(neighbors) knn.fit(x_train,y_train) print("KNN 训练精度：“,knn.score(x_test,y_test)) print("KNN泛化精度： knn.score(x_train,y_train))代码解释

使用fit函数拟合数据，使用predict函数对测试集进行预测，使用mean_squared_error函数计算预测值和真实值之间的均方误差，使用score函数计算训练集和测试集的分类精度。 接着，使用KNeighborsClassifier类来实现...
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KNN.rar_knn_knn c#_visual c

1. **数据预处理**：清洗和标准化数据，确保不同特征在同一尺度上，通常使用Z-score标准化或Min-Max缩放。 2. **计算距离**：定义一个距离度量函数，如欧几里得距离、曼哈顿距离或余弦相似度，用于衡量样本之间的...

import sklearn.model_selection as ms datas=pd.read_csv(r'C:/Users/20397/Desktop/人工智能实训材料/Day3 分类/wisc_bc_data.csv',sep=',') x=datas.iloc[:,2:32] y=datas.iloc[:,1:2] x_train,x_test,y_train,y_test=ms.train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=42) y_train=y_train.values.ravel() y_test=y_test.values.ravel() #构建和训练模型 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import pandas as pd # 构建 knn 模型 knn= KNeighborsClassifier(n_neighbors=43,weights='distance',p=2) #训练KNN模型 knn.fit(x_train,y_train) knn.score(x_train,y_train) # 评估模型效果 from sklearn.metrics import classification_report y_pred=knn.predict(x_test) print(classification_report(y_test,y_pred))

然后使用 sklearn 中的 train_test_split 函数将数据切分为训练集和测试集，其中测试集占比为 20%。接着，使用 KNeighborsClassifier 构建 KNN 模型，其中 n_neighbors 为 43，weights 为 'distance'，p 为 2。然后...

import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import numpy as np df=pd.read_table('D:adult.txt',sep=',') df.head() # 特征数据 data = df.iloc[:,:-1].copy() data.head() # 标签数据 target = df[["salary"]].copy() target.head() # 查看总共有多少个职业 ws = data.workclass.unique() ws # 定义转化函数 def convert_ws(item): # np.argwhere函数会返回，相应职业对应的索引 return np.argwhere(ws==item)[0,0] # 将职业转化为职业列表中索引值 data.workclass = data.workclass.map(convert_ws) # 查看职业转化后的数据 data.head() # 需要进行量化的属性 cols = ['education',"marital_status","occupation","relationship","race","sex","native_country"] # 使用遍历的方式对各列属性进行量化 def convert_item(item): return np.argwhere(uni == item)[0,0] for col in cols: uni = data[col].unique() data[col] = data[col].map(convert_item) # 查看对所有列进行量化后的数据 data.head() from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split # 创建模型 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=8) # 划分训练集与测试集 x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(data,target,test_size=0.01) # 对模型进行训练 knn.fit(x_train,y_train) # 使用测试集查看模型的准确度 knn.score(x_test,y_test) # 把所有的数据归一化 # 创建归一化函数 def func(x): return (x-min(x))/(max(x)-min(x)) # 对特征数据进行归一化处理 data[data.columns] = data[data.columns].transform(func) data.head() # 划分训练集与测试集 x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(data,target,test_size=0.01) # 创建模型 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=8) # 训练模型 knn.fit(x_train,y_train) # 使用测试集查看模型的准确度 knn.score(x_test,y_test)

这段代码的功能是使用 KNN 算法对成人数据集进行分类。代码中使用 pandas 库读取数据集文件，并将数据分为特征数据和标签数据。然后，对一些属性进行量化处理，使它们能够被算法处理。接着，使用 sklearn 库中的 ...

优化代码df = df.iloc[:,:7].copy() for col_name in df.columns: # 取列名for col_name in X_copy.columns: col_data = df[[col_name]] # 根据列名拿列数据，两个方括号是因为要二维数组 stand_data = StandardScaler().fit_transform(col_data.values) # 标准化 df[col_name] = stand_data # 将数据替换成标准化后的数据 return X_copy def run_classifier(): # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=test, random_state=random) # 训练分类器 knn.fit(X_train, y_train) # 在训练集上计算分类器的准确率 score = knn.score(X_train, y_train) # 更新结果标签的文本 result_label5.config(text="训练集分类器的准确率为：{:.2f}".format(score))

这段代码中进行了一些优化，将标准化处理的部分提取出来作为一个单独的函数，并将其返回值赋给X_copy。另外，X_copy是通过df.iloc[:,:7].copy()得到的，因此不再需要在for循环中遍历X_copy.columns。最后，将优化后...

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn_model = KNeighborsClassifier() knn_model.fit(X_train_std,y_train) print(knn_model.score(X_train_std,y_train)) print(knn_model.score(X_test_std,y_test)) from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix y_pred =knn_model.predict(X_test) print(classification_report(y_test,y_pred))分行解释代码

- print(knn_model.score(X_train_std, y_train))：打印训练数据上的分类准确度得分。 - print(knn_model.score(X_test_std, y_test))：打印测试数据上的分类准确度得分。 - from sklearn.metrics import ...
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