机器学习knn算法项目实例
时间: 2024-01-22 13:02:57 浏览: 26
KNN算法是一种简单而有效的机器学习算法,它可以用于分类和回归问题。下面是一个使用KNN算法的机器学习项目实例:
假设我们有一个数据集,其中包含了一些花的特征(如花瓣长度、花瓣宽度等),并且每个样本都有一个对应的类别标签(如鸢尾花的种类)。我们想要根据这些特征来预测新样本的类别。
首先,我们需要加载数据集并进行预处理。然后,我们将数据集分为训练集和测试集。接下来,我们使用训练集来训练KNN模型。
在KNN算法中,我们需要选择一个合适的K值(即最近邻的数量)。然后,对于每个测试样本,我们计算它与训练集中所有样本的距离,并选择距离最近的K个样本。根据这K个样本的类别,我们可以使用多数投票的方式来预测测试样本的类别。
最后,我们可以评估模型的性能,比如计算准确率或者绘制混淆矩阵等。
下面是一个使用Python实现KNN算法的机器学习项目实例:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建KNN模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = knn.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
这个项目使用了鸢尾花数据集,将数据集分为训练集和测试集,然后使用KNN算法进行训练和预测,并计算了模型的准确率。