python实现准确率类，不用sklearn，并用数据集测试

以下是一个使用数据集进行测试的示例代码，实现了准确率类的功能：

class Accuracy:
    def __init__(self, y_true, y_pred):
        self.y_true = y_true
        self.y_pred = y_pred

    def accuracy_score(self):
        correct = sum([1 for yt, yp in zip(self.y_true, self.y_pred) if yt == yp])
        total = len(self.y_true)
        accuracy = correct / total
        return accuracy

# 示例数据集
y_true = [1, 0, 1, 1, 0, 0, 1]
y_pred = [1, 0, 1, 0, 0, 0, 1]

# 实例化 Accuracy 类，传入真实标签和预测结果
accuracy = Accuracy(y_true, y_pred)

# 计算准确率
acc = accuracy.accuracy_score()
print("Accuracy:", acc)

在这个例子中，`y_true`是真实的标签，`y_pred`是预测的结果。我们使用示例数据集进行测试，计算并输出准确率。

你可以根据自己的需求将数据集替换为你的实际数据，然后使用准确率类来计算准确率。

相关问题

用python编程knn算法实现wine数据集分类，并用图形化表示

### 回答1：
下面是一个使用 Python 编写的 KNN 算法分类 Wine 数据集的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn import datasets

# 加载 Wine 数据集
wine = datasets.load_wine()

# 将数据转换为 DataFrame 格式
df = pd.DataFrame(data=np.c_[wine['data'], wine['target']], columns=wine['feature_names'] + ['target'])

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df.iloc[:, :-1], df.iloc[:, -1], test_size=0.2)

# 训练 KNN 分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)

# 计算准确率
accuracy = knn.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

# 将数据可视化
colors = ['red', 'green', 'blue']
for target, color in zip(np.unique(wine['target']), colors):
    indices = np.where(df['target'] == target)
    plt.scatter(df.iloc[indices, 0], df.iloc[indices, 1], c=color, s=50, alpha=0.7)
plt.show()

运行上面的代码，将会先对 Wine 数据集进行 KNN 分类，最后使用 Matplotlib 库绘制出分类结果的散点图，以图形化地表示 Wine 数据集的分类情况。

### 回答2：
K最近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）算法是一种常用的分类算法，可以用于对数据集进行分类。在这里，我们使用Python编程来实现使用KNN算法对wine数据集进行分类，并用图形化展示结果。

首先，我们需要导入必要的库。我们使用sklearn库中的load_wine功能加载wine数据集，以及train_test_split函数分割数据集为训练集和测试集。我们还使用matplotlib库中的pyplot模块绘制图形化结果。

以下是代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_wine
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载wine数据集
wine = load_wine()
X = wine.data
y = wine.target

# 将数据集分割为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)

# 使用KNN算法进行分类
knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_train, y_train)
y_pred = knn.predict(X_test)

# 绘制图形化结果
plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_pred)
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.title('Wine Dataset Classification')
plt.show()

以上代码首先导入了所需的库。然后使用load_wine函数加载wine数据集，并将特征数据赋值给X变量，标签数据赋值给y变量。

接下来，我们使用train_test_split函数将数据集分割为训练集和测试集，其中测试集占总数据集的30%。

然后，我们使用KNN算法对训练集进行训练，并使用测试集进行预测。预测结果赋值给y_pred变量。

最后，我们使用scatter函数绘制散点图，其中X轴和Y轴分别表示wine数据集的第一个和第二个特征，分类结果用不同颜色表示。同时，我们还设置了轴标签和图像标题。

在运行代码后，会显示图形化结果，用不同颜色的散点表示不同的分类。这样，我们用Python编程实现了使用KNN算法对wine数据集进行分类，并用图形化表示结果。

### 回答3：
K近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）是一种基本而常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。在这里，我们将使用 Python 编程来实现 KNN 算法并对 Wine 数据集进行分类，并使用图形化来展示分类结果。

首先，我们需要导入必要的 Python 库，包括 pandas、numpy 和 matplotlib。然后，我们将加载 Wine 数据集，该数据集包含有关不同葡萄酒的化学分析结果。

接下来，我们将对数据集进行预处理。我们将数据集中的特征数据存储在 X 中，并将数据集中的标签数据存储在 y 中。然后，我们将数据集划分为训练集和测试集，通常将数据集的 70% 用于训练，30% 用于测试。

接下来，我们将使用 sklearn 库中的 KNeighborsClassifier 类来创建 KNN 分类器。我们可以指定 K 值（即最近的 K 个邻居），这是 KNN 算法的一个重要参数。

然后，我们将使用训练集拟合 KNN 分类器，并使用测试集进行预测。最后，我们将使用图形化工具（如 matplotlib）将测试集中的真实标签和预测标签进行可视化。

下面是一个简单的实现示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载数据集
data = pd.read_csv('wine.csv')
X = data.drop('Class', axis=1)
y = data['Class']

# 数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)

# 创建KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 拟合KNN分类器
knn.fit(X_train, y_train)

# 使用测试集进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)

# 可视化分类结果
plt.scatter(X_test['Alcohol'], X_test['Malic acid'], c=y_test)
plt.scatter(X_test['Alcohol'], X_test['Malic acid'], c=y_pred, marker='x')
plt.xlabel('Alcohol')
plt.ylabel('Malic acid')
plt.title('KNN Classification')
plt.show()

上面的代码是一个简单的 KNN 分类算法实现和可视化示例，其中 wine.csv 是包含有关葡萄酒化学分析结果的 CSV 文件。该代码将数据集划分为训练集和测试集，使用训练集拟合 KNN 分类器，并使用测试集进行预测。最后，使用 matplotlib 图形化工具将测试集中的真实标签和预测标签进行可视化。

这样，我们就实现了 KNN 算法对 Wine 数据集进行分类，并用图形化表示。

以sklearn自带数据集breast_cancer为例

，展示如何使用支持向量机（SVM）进行分类。

首先，导入需要的库和数据集：

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import classification_report

# 加载数据集
cancer = load_breast_cancer()

接着，将数据集分为训练集和测试集：

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cancer.data, cancer.target, test_size=0.3, random_state=42)

然后，创建一个支持向量机分类器，并用训练集进行训练：

# 创建支持向量机分类器
svm = SVC()

# 使用训练集训练分类器
svm.fit(X_train, y_train)

最后，使用测试集对分类器进行评估：

# 使用测试集评估分类器
y_pred = svm.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))

输出结果如下：

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.93      0.93      0.93        63
           1       0.96      0.96      0.96       108

    accuracy                           0.95       171
   macro avg       0.94      0.94      0.94       171
weighted avg       0.95      0.95      0.95       171

可以看到，该支持向量机分类器在测试集上的准确率达到了95%。