x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(data.iloc[:,:-1],data.iloc[:,-1], test_size=0.2, random_state=66) x_train = x_train.astype('float') y_train = y_train.astype('int') x_test = x_test.astype('float') y_test = y_test.astype('int') knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=10) knn.fit(x_train, y_train) y_pred = knn.predict(x_test) knn_cvscore = cross_val_score(knn,x_train,y_train,cv=5,scoring='accuracy') knn_cvmean = np.mean(knn_cvscore) print('Test score(accuracy)',knn.score(x_test,y_test)) knn_f1 = f1_score(y_test,y_pred,average='macro') print('F1 score:',knn_f1) knn_acc = accuracy_score(y_test,y_pred) print('Accuracy:',knn_acc)

这段代码是使用K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）对数据进行分类，并输出了测试集上的准确率（Test score），F1分数（F1 score），以及准确度（Accuracy）。同时，还使用了交叉验证（Cross Validation）来评估模型的性能，计算了模型在训练集上的平均准确率（cvmean）。其中，训练数据被随机分为训练集和测试集，训练集用于拟合模型，测试集用于评估模型的性能。而KNN算法则是一种基于实例的学习方法，它的核心思想是通过找到与新数据最相似的K个样本，来对新数据进行分类。在这段代码中，KNN算法的参数K被设置为10。

相关问题

X = data.iloc[:, :-1] y = data.iloc[:, -1] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

这段代码是将一个 Pandas DataFrame 数据集分割为训练集和测试集的过程。具体来说，它使用了 Pandas 的 iloc 函数来选择数据集的子集，然后使用 Scikit-learn 的 train_test_split 函数将数据分割为训练集和测试集。

- `X = data.iloc[:, :-1]`：这行代码使用 iloc 函数选择了数据集中除最后一列以外的所有列，这些列表示模型的特征变量。

- `y = data.iloc[:, -1]`：这行代码使用 iloc 函数选择了数据集中最后一列，这列表示模型的目标变量。

- `train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)`：这行代码使用 Scikit-learn 的 train_test_split 函数将数据集分割为训练集和测试集。其中，X 和 y 分别表示特征变量和目标变量的数据集，test_size 表示测试集的大小（这里是 20%），random_state 是一个随机种子，用于控制每次分割的结果相同。

- `X_train, X_test, y_train, y_test = ...`：这行代码将 train_test_split 函数返回的四个变量分别赋值给了 X_train, X_test, y_train 和 y_test。其中，X_train 和 y_train 表示训练集的特征变量和目标变量，X_test 和 y_test 表示测试集的特征变量和目标变量。

这个过程通常是在训练机器学习模型时使用的，它可以保证我们在训练模型时不会使用测试集中的数据，从而避免过拟合。

加载数据 X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1:].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型 input_dim=13 hidden_dim=25 output_dim=1 nn=NeuralNetwork(input_dim, hidden_dim, output_dim) learning_rate=0.0016 num_epochs=2000 loss_history=nn.train(X, y, learning_rate, num_epochs) plt.plot(loss_history) plt.title('loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('MSE') X_pred = data_pred.iloc[:, :-1].values y_pred = data_pred.iloc[:, -1:].values y_pred = nn.predict(X_pred)报错NameError: name 'data_pred' is not defined解决代码

你需要先定义 `data_pred` 变量并赋值，再执行 `X_pred = data_pred.iloc[:, :-1].values` 和 `y_pred = data_pred.iloc[:, -1:].values` 这两行代码。例如：

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('train_data.csv')
data_pred = pd.read_csv('predict_data.csv')

X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1:].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
input_dim = 13
hidden_dim = 25
output_dim = 1
nn = NeuralNetwork(input_dim, hidden_dim, output_dim)
learning_rate = 0.0016
num_epochs = 2000
loss_history = nn.train(X, y, learning_rate, num_epochs)
plt.plot(loss_history)
plt.title('loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('MSE')

X_pred = data_pred.iloc[:, :-1].values
y_pred = data_pred.iloc[:, -1:].values
y_pred = nn.predict(X_pred)