knn.score(X, y)
时间: 2024-05-30 22:10:20 浏览: 14
`knn.score(X, y)` 是用来计算 k-近邻模型在测试数据集上的准确率(accuracy)的方法,其中 `X` 是测试数据集的特征矩阵,`y` 是测试数据集的标签向量。该方法会返回一个浮点数,表示 k-近邻模型在测试数据集上的准确率。具体来说,它会将测试数据集中的每个样本的特征向量作为输入,预测其对应的标签,并将预测结果与真实标签进行比较,最终统计出预测正确的样本数占总样本数的比例。
相关问题
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。
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
这段代码使用了scikit-learn中的KNeighborsClassifier类来实现K近邻算法,并使用x_train和y_train来训练模型。其中,neighbors是K近邻算法中的超参数,代表选取的最近的K个点来进行预测。knn.score(x_test, y_test)用于计算测试集上的分类精度,knn.score(x_train, y_train)用于计算训练集上的分类精度,以此来判断模型的泛化能力。其中,score()方法返回的是模型的分类精度,即正确分类的样本数量与总样本数量的比例。
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