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))
时间: 2023-12-24 22:29:22 浏览: 31
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。
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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))讲一下
这段代码主要是构建了一个KNN分类器模型,并且用该模型来对威斯康星州乳腺癌数据集进行分类。具体步骤如下:
1. 读取数据集:使用pandas库中的read_csv函数读取威斯康星州乳腺癌数据集。
2. 分割数据集:使用sklearn库中的train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集。
3. 构建模型:使用sklearn库中的KNeighborsClassifier函数构建KNN分类器模型,并指定一些参数。
4. 训练模型:使用fit函数对模型进行训练。
5. 评估模型效果:使用sklearn库中的classification_report函数对模型进行评估,输出模型的分类性能指标,如精确率、召回率、F1值等。
其中,KNN分类器模型的参数包括:
- n_neighbors:指定KNN分类器中的K值,即选择最近的K个邻居进行分类。
- weights:指定KNN分类器中的权重计算方式,包括uniform和distance两种方式。
- p:指定距离计算方式,包括欧式距离(p=2)和曼哈顿距离(p=1)两种方式。
from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error b_datas = datasets.load_boston() 为什么报错?
我没有看到具体的错误信息,但是根据你提供的代码,可能是因为缺少了一些必要的代码行。在加载完数据集之后,你需要将数据集划分为训练集和测试集,然后再拟合模型并进行预测。你可以尝试在代码中添加以下行:
```
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(b_datas.data, b_datas.target, test_size=0.2, random_state=42)
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean squared error: ", mse)
```
这些代码可以将数据集划分为训练集和测试集,使用线性回归模型拟合训练数据并进行预测,最后计算均方误差并输出。