3.KNN算法实现分类 (1)KNN算法基本原理 (2)调用算法函数 (3)加载数据集(sklearn自带小麦种子数据集seeds) (4)划分训练集和测试集 (5)给定k值训练模型 (6)输出模型准确率 (7)使用交叉验证和网格搜索,任取3个k值进行分析,得到最佳模型
时间: 2023-11-04 14:05:43 浏览: 124
好的,以下是针对您提出的问题的详细回答:
1. KNN算法基本原理:
KNN算法是一种基于样本距离的分类算法。在分类时,首先计算测试样本与每个训练样本之间的距离,然后选取距离最小的k个训练样本,根据这k个训练样本的标签进行投票,最终得出测试样本的分类结果。
2. 调用算法函数:
在Python中,可以使用scikit-learn库中的KNeighborsClassifier类来实现KNN分类器。代码如下:
```python
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier()
```
3. 加载数据集:
可以使用scikit-learn库中的load_wine()函数加载小麦种子数据集。代码如下:
```python
from sklearn.datasets import load_wine
data = load_wine()
X = data.data
y = data.target
```
其中,X表示特征数据,y表示标签数据。
4. 划分训练集和测试集:
可以使用scikit-learn库中的train_test_split()函数将数据集划分为训练集和测试集。代码如下:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
```
其中,X表示特征数据,y表示标签数据,test_size表示测试集占总数据集的比例,random_state表示随机数种子。
5. 给定k值训练模型:
使用fit()函数对训练集进行拟合,使用predict()函数对测试集进行分类。代码如下:
```python
knn.fit(X_train, y_train)
y_pred = knn.predict(X_test)
```
6. 输出模型准确率:
可以使用scikit-learn库中的accuracy_score()函数计算模型的准确率。代码如下:
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("模型准确率为:", accuracy)
```
7. 使用交叉验证和网格搜索,任取3个k值进行分析,得到最佳模型:
可以使用scikit-learn库中的GridSearchCV()函数进行交叉验证和网格搜索。代码如下:
```python
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {'n_neighbors': [3, 5, 7]}
grid_search = GridSearchCV(knn, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
print("最佳参数为:", grid_search.best_params_)
print("最佳模型为:", grid_search.best_estimator_)
```
其中,param_grid表示超参数的候选值,cv表示交叉验证的折数。最终输出最佳参数和最佳模型。
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