分别采用网格搜索和随机搜索方法对KNN模型中的k值进行优化,具体解决鸢尾花分类问题,k取1到20之内的所有奇数。最后输出最优的模型、k值和多分类的各项性能指标、PR曲线和ROC曲线。
时间: 2024-04-23 17:22:52 浏览: 14
好的,这是一个机器学习问题,需要使用Python语言进行实现。首先,我们需要准备数据集。可以使用Scikit-Learn自带的鸢尾花数据集。具体代码如下:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)
```
接下来,我们可以使用KNN模型进行分类,并使用网格搜索和随机搜索方法来优化其超参数k。具体代码如下:
```python
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV, RandomizedSearchCV
from scipy.stats import randint
# 定义KNN模型
knn = KNeighborsClassifier()
# 定义超参数空间
param_grid = {'n_neighbors': range(1, 20, 2)}
param_dist = {'n_neighbors': randint(1, 20)}
# 定义网格搜索和随机搜索对象
grid = GridSearchCV(knn, param_grid, cv=5, scoring='accuracy')
rand = RandomizedSearchCV(knn, param_dist, cv=5, scoring='accuracy', n_iter=10, random_state=42)
# 进行模型训练和搜索
grid.fit(X_train, y_train)
rand.fit(X_train, y_train)
# 输出最优的模型和超参数
print('Grid Search:')
print('Best Model:', grid.best_estimator_)
print('Best K:', grid.best_params_['n_neighbors'])
print('Best Score:', grid.best_score_)
print()
print('Random Search:')
print('Best Model:', rand.best_estimator_)
print('Best K:', rand.best_params_['n_neighbors'])
print('Best Score:', rand.best_score_)
```
我们定义了一个KNN模型,并使用了GridSearchCV和RandomizedSearchCV对象对其进行了搜索。其中,param_grid和param_dist分别定义了超参数空间。我们设置了5折交叉验证,并使用accuracy作为评价指标。我们在网格搜索中遍历了k从1到19的所有奇数,而在随机搜索中我们采样了10个k值。最后,输出了最优的模型、k值和在训练集上的准确率。
接下来,我们可以使用最优的模型在测试集上进行预测,并输出多分类的各项性能指标、PR曲线和ROC曲线。具体代码如下:
```python
from sklearn.metrics import classification_report, precision_recall_curve, roc_curve, auc
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 定义KNN模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=grid.best_params_['n_neighbors'])
# 进行模型训练和预测
knn.fit(X_train, y_train)
y_pred = knn.predict(X_test)
# 输出多分类的各项性能指标
print(classification_report(y_test, y_pred))
# 绘制PR曲线
precision = dict()
recall = dict()
for i in range(3):
precision[i], recall[i], _ = precision_recall_curve(y_test, y_pred, pos_label=i)
plt.plot(recall[i], precision[i], lw=2, label='Class {}'.format(i))
plt.xlabel("Recall")
plt.ylabel("Precision")
plt.legend(loc="best")
plt.title("PR Curve")
plt.show()
# 绘制ROC曲线
fpr = dict()
tpr = dict()
roc_auc = dict()
for i in range(3):
fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test, y_pred, pos_label=i)
roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])
plt.figure()
lw = 2
colors = ['darkorange', 'blue', 'green']
for i, color in zip(range(3), colors):
plt.plot(fpr[i], tpr[i], color=color, lw=lw, label='ROC curve of class {0} (AUC = {1:0.2f})'
''.format(i, roc_auc[i]))
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=lw, linestyle='--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('ROC Curve')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()
```
我们使用classification_report函数输出了多分类的各项性能指标。接着,我们绘制了PR曲线和ROC曲线。在PR曲线中,每个颜色代表一个类别,曲线越接近左上角说明性能越好。而在ROC曲线中,每个颜色代表一个类别,曲线越接近左上角且AUC越大说明性能越好。
至此,我们就完成了使用网格搜索和随机搜索方法对KNN模型中的k值进行优化,并输出了最优的模型、k值和多分类的各项性能指标、PR曲线和ROC曲线的任务。