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 22:22:13 浏览: 21
好的,我会尽力回答你的问题。首先,我们需要导入必要的库和数据集。我们使用Scikit-learn库中的load_iris函数加载鸢尾花数据集。代码如下:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import classification_report, roc_curve, precision_recall_curve, auc
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
```
接下来,我们可以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。我们将采用交叉验证来评估不同k值的性能,并使用F1得分作为评估指标。代码如下:
```python
from sklearn.model_selection import GridSearchCV, RandomizedSearchCV
# 定义KNN模型
knn = KNeighborsClassifier()
# 定义参数空间
param_grid = {'n_neighbors': np.arange(1, 20, 2)}
# 网格搜索
grid_search = GridSearchCV(knn, param_grid=param_grid, cv=5, scoring='f1_macro')
grid_search.fit(X_train, y_train)
# 随机搜索
random_search = RandomizedSearchCV(knn, param_distributions=param_grid, cv=5, scoring='f1_macro', n_iter=10, random_state=42)
random_search.fit(X_train, y_train)
# 输出最优模型和k值
print("网格搜索最优模型:", grid_search.best_estimator_)
print("网格搜索最优k值:", grid_search.best_params_['n_neighbors'])
print("随机搜索最优模型:", random_search.best_estimator_)
print("随机搜索最优k值:", random_search.best_params_['n_neighbors'])
```
接下来,我们可以使用最优的模型和k值对测试集进行预测,并计算模型的各项性能指标。代码如下:
```python
# 使用最优模型和k值对测试集进行预测
knn_best = KNeighborsClassifier(n_neighbors=grid_search.best_params_['n_neighbors'])
knn_best.fit(X_train, y_train)
y_pred = knn_best.predict(X_test)
# 输出模型的各项性能指标
print(classification_report(y_test, y_pred))
```
最后,我们可以画出PR曲线和ROC曲线来评估模型的性能。代码如下:
```python
# 绘制PR曲线
precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_test, knn_best.predict_proba(X_test)[:, 1])
plt.plot(recall, precision, label='PR Curve')
plt.xlabel('Recall')
plt.ylabel('Precision')
plt.legend(loc='best')
plt.show()
# 绘制ROC曲线
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, knn_best.predict_proba(X_test)[:, 1])
roc_auc = auc(fpr, tpr)
plt.plot(fpr, tpr, label='ROC Curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.legend(loc='best')
plt.show()
```
这样,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,并评估模型性能的任务。
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