class KNNClassify(): def __init__(self, k=5, p=2): self.k = k self.p = p self._X_train = None self._y_train = None中的k是什么,p是什么
时间: 2024-04-28 20:25:52 浏览: 19
在这个类中,k 和 p 都是超参数,用于控制 KNN 分类算法的行为。
其中,k 表示在 KNN 算法中选取多少个最近邻样本来进行预测。一般情况下,k 的取值越大,模型的复杂度越低,但是可能会导致过拟合的问题;反之,如果 k 的取值过小,则模型的复杂度会增加,可能会导致欠拟合的问题。因此,k 的取值需要根据具体的问题和数据集进行调整。
p 表示在计算距离时使用的指数,一般情况下取值为 1 或 2。当 p=1 时,使用曼哈顿距离计算样本之间的距离;当 p=2 时,使用欧氏距离计算样本之间的距离。在实际应用中,根据数据的属性和特征进行选择。
相关问题
Traceback (most recent call last): File "E:\bigHome\book\KNN1.py", line 76, in <module> grid_search.fit(X_train, y_train) File "E:\excavate\other\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_search.py", line 788, in fit base_estimator = clone(self.estimator) File "E:\excavate\other\lib\site-packages\sklearn\base.py", line 79, in clone raise TypeError( TypeError: Cannot clone object '<__main__.KNNClassify object at 0x000001BABB23AC80>' (type <class '__main__.KNNClassify'>): it does not seem to be a scikit-learn estimator as it does not implement a 'get_params' method.
这是一个错误信息,看起来是在使用sklearn的GridSearchCV进行网格搜索时出现的。错误信息显示无法克隆一个名为“KNNClassify”的对象,因为它似乎不是一个scikit-learn估计器,因为它没有实现“get_params”方法。这可能是由于您自定义的KNNClassify类没有实现必要的方法,因此无法与scikit-learn的其他类进行兼容。您需要确保您的自定义类继承自sklearn中的基类,并实现必要的方法以使其与scikit-learn的其他类进行兼容。
knnclassify 函数与fitcknn函数的替换
### 回答1:
knnclassify 函数和 fitcknn 函数都是 MATLAB 中用于 KNN 分类的函数,但是它们的使用方式略有不同。knnclassify 函数是一个简单的分类器,它可以使用一个训练集和一个测试集来进行分类。fitcknn 函数则是一个更复杂的分类器,它可以使用多个训练集和测试集来进行分类,并且可以使用不同的距离度量方法和权重函数来进行分类。如果你想要替换 knnclassify 函数,可以考虑使用 fitcknn 函数来进行分类。
### 回答2:
knnclassify函数和fitcknn函数都是MATLAB中用于k最近邻分类的函数。knnclassify函数用于根据已经训练好的k最近邻模型对新样本进行分类,它的输入参数包括已训练好的k最近邻模型、测试数据和对应的类别标签,它的输出是测试数据对应的预测类别标签。
而fitcknn函数则用于训练一个k最近邻模型,它的输入参数包括训练数据和对应的类别标签,以及一些可选参数如邻居数量k、距离度量方式等等,它的输出是训练好的k最近邻模型。
因此,要替换knnclassify函数,就需要使用fitcknn函数首先训练一个k最近邻模型,然后使用该模型对新样本进行分类。具体步骤如下:
1. 使用fitcknn函数训练一个k最近邻模型。假设训练数据为X_train,对应的类别标签为y_train,邻居数量k为3,距离度量方式为欧氏距离,可以使用以下代码:
```matlab
knnModel = fitcknn(X_train, y_train, 'NumNeighbors', 3, 'Distance', 'Euclidean');
```
2. 使用训练好的k最近邻模型对新样本进行分类。假设测试数据为X_test,可以使用以下代码:
```matlab
predictedLabels = predict(knnModel, X_test);
```
其中predictedLabels为测试数据对应的预测类别标签。
这样,我们就完成了对knnclassify函数的替换,使用fitcknn函数来训练k最近邻模型,并使用该模型对新样本进行分类。
### 回答3:
knnclassify函数与fitcknn函数是MATLAB中用来进行k近邻分类的两个函数。它们的主要区别在于使用的函数调用方式和实现的功能。
首先,knnclassify函数是一个已被废弃的函数,它用于对新样本进行k近邻分类预测。它的函数调用方式为:
class = knnclassify(sample, training_data, group)
其中,sample是一个待分类的样本数据向量,training_data是用于训练分类器的样本数据矩阵,而group是training_data中每个样本对应的分类标签。knnclassify函数将返回sample的预测分类标签。
相比之下,fitcknn函数是一个较新的函数,它用于构建一个k近邻分类模型。它的函数调用方式为:
classifier = fitcknn(training_data, group)
其中,training_data和group的含义与knnclassify函数相同。fitcknn函数将返回一个k近邻分类器对象classifier,可以用来对新样本进行预测。
除了不同的函数调用方式,fitcknn函数还提供了更多的灵活性和功能。通过设置一些可选参数,我们可以控制k近邻分类器的具体行为,如设置k值、选择距离度量方法等。而knnclassify函数则没有这些功能。
总之,如果需要进行k近邻分类预测,我们应该使用fitcknn函数来构建分类模型,然后使用该模型对新样本进行预测。而knnclassify函数则不再推荐使用。
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