# K近邻算法 from sklearn import neighbors # 导包 from sklearn.model_selection import train_test_split import pandas as pd data = pd.read_csv("data/预处理.csv.", header=None); X = data.iloc[:, 1:14] # 0到124行；1-14列，训练集 Y = data.iloc[:, 0] Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split(X, Y, test_size=0.3) # 测试集占30% clf = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=3, weights='distance') # 实例化对象 训练模型 clf.fit(Xtrain, Ytrain) # 拟合数据 # predict = clf.predict(Ytrain) print("准确率为：", clf.score(Xtest, Ytest))

这段代码使用了scikit-learn库中的K近邻算法来进行分类任务。下面是对代码的解释：

1. 首先，导入了需要的库：`neighbors`模块用于K近邻分类器，`train_test_split`函数用于数据集的划分，以及`pandas`库用于数据处理。
2. 接下来，使用`pd.read_csv`函数从CSV文件中读取数据，并将其存储在名为`data`的DataFrame对象中。
3. 通过`data.iloc`方法，从`data`中提取特征变量`X`（列1-14）和目标变量`Y`（第0列）。
4. 使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集，其中测试集占总数据的30%。划分后的数据分别存储在`Xtrain`、`Xtest`、`Ytrain`和`Ytest`中。
5. 创建一个K近邻分类器对象，并使用`n_neighbors=3`设置最近邻居的数量，`weights='distance'`设置权重计算方式为距离加权。
6. 使用`clf.fit`方法拟合训练数据，训练模型。
7. 通过调用`clf.score`方法计算在测试集上的准确率，并使用`print`语句打印结果。

注意：代码中的`predict`变量被注释掉了，因此并没有使用。如果你需要获取预测结果，可以将其取消注释，并将数据集改为`Xtrain`。

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# K近邻算法 from sklearn import neighbors # 导包 from sklearn.model_selection import train_test_split import pandas as pd data = pd.read_csv("data/预处理.csv.", header=None); X = data.iloc[:, 1:14] # 0到124行；1-14列，训练集 Y = data.iloc[:, 0] Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split(X, Y, test_size=0.3) # 测试集占30% clf = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=3, weights='distance') # 实例化对象 训练模型 clf.fit(Xtrain, Ytrain) # 拟合数据 # predict = clf.predict(Ytrain) print("准确率为：", clf.score(Xtest, Ytest)) 什么意思，怎么使用，翻译每一行代码的意思

这段代码使用了K近邻算法来进行分类任务。下面是对每行代码的意思和使用方法的解释：

1. 导入所需的库（sklearn中的neighbors模块和train_test_split函数，以及pandas库）。
2. 从CSV文件中读取数据并存储在名为"data"的DataFrame中。该文件中没有标题行，所以设置header参数为None。
3. 从数据中选择特征列（第1到第14列）作为训练集X，选择第0列作为目标变量Y。
4. 使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。其中test_size参数设置为0.3表示测试集占总数据集的30%。
5. 创建一个KNeighborsClassifier对象（K近邻分类器）。在这里，n_neighbors参数设置为3表示使用3个最近邻居进行分类，weights参数设置为'distance'表示考虑邻居之间的距离权重。
6. 使用fit方法拟合训练数据，即训练模型。
7. 使用score方法计算模型在测试集上的准确率。
8. 最后一行代码打印出准确率。

这段代码实现了一个简单的K近邻分类器，并输出了在测试集上的准确率。

import sklearn.model_selection as ms datas=pd.read_csv(r'C:/Users/20397/Desktop/人工智能实训材料/Day3 分类/wisc_bc_data.csv',sep=',') x=datas.iloc[:,2:32] y=datas.iloc[:,1:2] x_train,x_test,y_train,y_test=ms.train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=42) y_train=y_train.values.ravel() y_test=y_test.values.ravel() #构建和训练模型 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import pandas as pd # 构建 knn 模型 knn= KNeighborsClassifier(n_neighbors=43,weights='distance',p=2) #训练KNN模型 knn.fit(x_train,y_train) knn.score(x_train,y_train) # 评估模型效果 from sklearn.metrics import classification_report y_pred=knn.predict(x_test) print(classification_report(y_test,y_pred))

这段代码是一个使用 KNN 算法进行乳腺癌分类的模型。首先，使用 pandas 读取 csv 文件中的数据，并对数据进行切分，将前 30 列作为特征 x，第 2 列作为标签 y。然后使用 sklearn 中的 train_test_split 函数将数据切分为训练集和测试集，其中测试集占比为 20%。接着，使用 KNeighborsClassifier 构建 KNN 模型，其中 n_neighbors 为 43，weights 为 'distance'，p 为 2。然后针对训练集进行模型训练，并输出模型在训练集上的得分。最后，使用 classification_report 对模型在测试集上的表现进行评估，并输出评估结果。