neighbours = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) for i,k in enumerate(neighbours): knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=k,algorithm="kd_tree",n_job=-1) knn.fit(x_train,y_train.ravel()) train_accuracy[i] = knn.score(x_train,y_train.ravel()) test_accuracy[i] = knn.score(x_test,y_test.ravel())这段代码有什么问题
时间: 2023-12-24 11:28:17 浏览: 24
这段代码存在一些问题:
1. 变量 "neighbours" 的赋值没有给出完整的上下文。在示例代码中,"neighbours" 可能表示要尝试的不同的 K 值,但是没有提供完整的上下文来确保这个猜测。
2. 在 for 循环中使用 "neighbours" 变量,但是该变量没有被定义或初始化。这可能是由于上下文缺失而导致的。
3. 在 for 循环中,将 "neighbours" 变量的值解包到了 "i" 和 "k" 两个变量中,但是在下面的代码中并没有使用 "i" 变量。
4. 在使用 KNeighborsClassifier 初始化 knn 对象时,将 "n_neighbors" 参数设置为未定义的变量 "k",这可能会导致 NameError。
5. 在使用 knn 对象时,将 "n_job" 参数设置为 "-1",但是正确的参数名称是 "n_jobs"。
根据这些问题,我建议你检查并修改代码。如果你能够提供更多上下文或代码,我可以更好地帮助你。
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neighbours = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)的意思
这段代码的意思是创建一个名为 "neighbours" 的变量,该变量是使用 scikit-learn 库中的 KNeighborsClassifier 类初始化的一个对象。KNeighborsClassifier 是一种机器学习算法,用于分类和回归任务。在此示例中,我们将 n_neighbors 参数设置为 3,这意味着在进行分类时将考虑每个样本的三个最近邻居。你可以根据自己的需要调整 n_neighbors 参数的值。
ret,result,neighbours,dist = knn.findNearest(test,k=5)
这个问题属于Python代码方面的,KNN算法中的函数findNearest()接收两个参数,第一个参数是测试数据,第二个参数k是指定 KNN 算法中的 K 值。函数会返回4个结果:ret表示标签结果,result是最终的结果,neighbours是最近邻的点,dist表示测试点和最近邻点的距离。