X1,y1=[],[] fr = open('C:\\Users\\user\\Desktop\\knn.txt') for line in fr.readlines(): lineArr = line.strip().split() X1.append([int(lineArr[0]),int(lineArr[1])]) y1.append(int(lineArr[2])) X=np.array(X1)#转换成numpy数组,x是特征属性集 y=np.array(y1)#y是类别标签集 #分割成训练集和测试集 X_train,X_test,Y_train,Y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.16) knn=KNeighborsClassifier(3)#使用模型并训练 knn.fit(X,y)
时间: 2023-06-25 21:05:14 浏览: 48
这段代码实现了KNN算法的训练过程,其中:
- 首先读取文件"knn.txt"中的数据,将特征属性集和类别标签集分别存储在X1和y1中。
- 然后将X1和y1转换成numpy数组X和y。
- 接着使用train_test_split函数将X和y分割成训练集X_train和Y_train,测试集X_test和Y_test。
- 最后使用KNeighborsClassifier模型并将k值设置为3,对训练集进行训练。
需要注意的是,这段代码中没有对测试集进行预测和评估,需要根据具体情况进行补充。
相关问题
tuned_knn = gd_knn.best_estimator_ print(f'Train : {tuned_knn.score(X_train_std, y_train)}') model_eval(tuned_knn,X_test_std,y_test)代码每行解释
1. `tuned_knn = gd_knn.best_estimator_`: 这行代码是将经过网格搜索调参后的最佳KNN模型赋值给`tuned_knn`变量。
2. `print(f'Train : {tuned_knn.score(X_train_std, y_train)}')`: 这行代码是输出`tuned_knn`模型在训练集上的准确率。`score()`方法是模型自带的评估函数,用于计算模型在给定数据集上的准确率。
3. `model_eval(tuned_knn,X_test_std,y_test)`: 这行代码调用了自定义的`model_eval()`函数,对`tuned_knn`模型在测试集上进行评估。该函数的输入参数分别为`tuned_knn`模型、测试集的特征数据`X_test_std`和测试集的标签数据`y_test`。函数的具体实现可以在代码中查看。
neighbors = 3 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsClassifier(neighbors) knn.fit(x_train,y_train) print("KNN 训练精度:",knn.score(x_test,y_test)) print("KNN 泛化精度:",knn.score(x_train,y_train))代码解释
这是一个使用K近邻算法进行分类的代码,其中neighbors表示K近邻算法中的K值,即选取最近的几个样本进行分类决策。x_train和y_train分别表示训练数据的特征和标签,x_test和y_test分别表示测试数据的特征和标签。knn.fit(x_train,y_train)表示使用训练数据进行模型训练,knn.score(x_test,y_test)表示使用测试数据进行模型评估,返回的是预测准确率。knn.score(x_train,y_train)表示使用训练数据进行模型评估,返回的也是预测准确率。
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