from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

时间: 2024-05-17 15:18:52 浏览: 145
ZIP

KNeighborsClassifier

star5星 · 资源好评率100%
引用中的代码展示了如何从sklearn.neighbors中导入KNeighborsClassifier模块。KNeighborsClassifier是scikit-learn中的一个分类器，用于实现K近邻算法。K近邻算法是一种基于实例学习的算法，通过计算样本之间的距离来进行分类。在使用KNeighborsClassifier之前，我们需要导入必要的包，加载数据，进行数据预处理，并使用train_test_split函数将数据分为训练集和测试集。然后，我们可以初始化KNeighborsClassifier对象，并使用fit方法拟合训练集数据。最后，我们可以使用predict方法对测试集数据进行预测，并打印出预测结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [sklearn包中K近邻分类器 KNeighborsClassifier的使用](https://blog.csdn.net/u011630575/article/details/79195450)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [Python机器学习07——K近邻](https://blog.csdn.net/weixin_46277779/article/details/125460283)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
阅读全文

相关推荐

rar

kNN.rar_K.

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X_train, X_test, y...
pdf

Python使用sklearn库实现的各种分类算法简单应用小结

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier def KNN(X, y, XX): model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=10) model.fit(X, y) predicted = model.predict(XX) return predicted 2. **...

from sklearn. neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn. datasets import load digits from s

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier 这行代码导入了 scikit-learn 中的 KNeighborsClassifier 类，这是一个基于 K 近邻算法 (k-nearest neighbors) 的分类模型，常用于监督学习任务，如分类。...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.metrics import confusion_matrix

这段代码是在 Python 中导入了一些常用的机器学习库和模块，包括 pandas、numpy、matplotlib、sklearn 等。其中： - pandas 是 Python 中常用的数据分析库，可以用来读取和处理数据； - numpy 是 Python 中常用的...

优化这段代码# import modules 导入模块 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.decomposition import PCA import pandas as pd from sklearn import svm import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from matplotlib import colors from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn.svm import SVC from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit,StratifiedKFold from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.model_selection import GridSearchCV, LeaveOneOut, cross_val_predict from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn import svm from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.metrics import roc_auc_score import math import datetime import multiprocessing as mp from sklearn.ensemble import StackingClassifier from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.svm import LinearSVC import random

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, StackingClassifier from sklearn.metrics import ...

运行下面代码需要安装哪些包from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.decomposition import PCA import pandas as pd from sklearn import svm import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from matplotlib import colors from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn.svm import SVC from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit,StratifiedKFold from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.model_selection import GridSearchCV, LeaveOneOut, cross_val_predict from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn import svm from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.metrics import roc_auc_score import math import datetime import multiprocessing as mp from sklearn.ensemble import StackingClassifier from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.svm import LinearSVC import random

运行上述代码需要安装以下Python包： - scikit-learn：提供了机器学习算法和工具，包括模型选择、特征提取、预处理等。可以使用pip install scikit-learn进行安装。 - pandas：提供了高性能、易于使用的数据结构...

from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.svm import SVC, LinearSVC from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.linear_model import Perceptron from sklearn.linear_model import SGDClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier，将以上代码编写成R语言代码

好的，以下是将上述Python代码转化为R语言代码的结果： R # 导入必要的库 library(caret) library(randomForest) library(e1071) library(class) library(naivebayes) library(nnet) library(rpart) ...

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.preprocessing import StandardScaler

这段代码主要是导入了一些常用的数据处理和机器学习库，包括pandas、sklearn.model_selection、sklearn.neighbors和sklearn.preprocessing。其中pandas库用于数据处理，sklearn.model_selection库用于模型选择和数据...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from pylab import * import seaborn as sns import os from scipy import stats from sklearn import model_selection, preprocessing, naive_bayes, metrics, svm from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn import ensemble, tree # 忽略警告提示

- sklearn：用于机器学习和数据挖掘的Python库，包括数据预处理、模型选择、模型评估等。 - naive_bayes：朴素贝叶斯分类器模块。 - metrics：模型评估指标模块。 - svm：支持向量机模块。 - LogisticRegression：...

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score为什么有淡黄色波浪线

这个问题通常是由于VS Code的Python插件（Pylance或其他）无法找到对应的模块而导致的。您可以尝试以下几种方法来解决这个问题： 1. 确保已经安装了需要的模块（NumPy、Pandas、Scikit-learn等）。...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rcParams import seaborn as sns import warnings from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier包含的库函数

5. sklearn.neighbors：包含了KNN（K-Nearest Neighbors）分类器的实现，可以用于分类问题。 此外，还有一些辅助函数和参数，如： 1. plt：matplotlib的pyplot子模块，提供了更简便的API来绘制图表； 2. rcParams...

from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import cross_val_score iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=20) print(cross_val_score(knn, X, y, cv=10, scoring='accuracy').mean()) # 0.9800000000000001 logreg = LogisticRegression() print(cross_val_score(logreg, X, y, cv=10, scoring='accuracy').mean()) # 0.9733333333333334

这段代码使用了sklearn库中的load_iris()函数加载了鸢尾花数据集，将数据集分为特征数据X和目标数据y。接着，使用KNeighborsClassifier和LogisticRegression两种不同的分类器进行交叉验证，并输出了准确率的平均值。...

import sklearn.datasets as datasets # 导入数据库 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 导入KNN分类算法 from sklearn.model_selection import train_test_split # 导入数据集划分器 # 1.捕获鸢尾花数据 iris = datasets.load_iris() # 2.提取样本数据 feature = iris['data'] # 实现

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split # 1. 捕获鸢尾花数据 iris = datasets.load_iris() # 2. 提取样本数据，即特征和标签 X = iris.data ...

wine_data=data.iloc[:-5,:] wine_target=data.iloc[-5:,:] from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split x=wine_data.iloc[:,1:].values y=wine_data.iloc[:,0].values x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.3,random_state=42) #建立模型 dtc=DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')#基于熵评价纯度 dtc.fit(x_train,y_train)#拟合数据 y_pre=dtc.predict(x_test) y_pre dtc.predict(wine_target.iloc[:,1:].values) from sklearn.metrics import mean_squared_error #先获得预测的y值y_pre _pre=dtc.Oredlct(y tact mean_squared_error(y_test,y_pre) print("决策树 训练精度：“,dtc.score(x_test,y_test)） print("决策树 泛化精度：“,dtc.score(x_train,y_train)) #KNN最近邻分类算法 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_test_split -wine_data.ilocl:,1:].values y=wine_data.iloc[:,0].values state=125） dtr=KNeighborsClassifier() dtr.fit(x_train,y_train) dtr.score(x_test,y_test) model_knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)#看5个近邻的类别确定分类 model knn.fit(x_train,y_train) #预测 model_knn.predict(x_test) dtr.predict(wine_target.iloc[:,1:].values) neighbors = 3 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsClassifier(neighbors) knn.fit(x_train,y_train) print("KNN 训练精度：“,knn.score(x_test,y_test)) print("KNN泛化精度： knn.score(x_train,y_train))代码解释

接着，使用KNeighborsClassifier类来实现最近邻分类算法和KNN算法，其中n_neighbors表示选取的最近邻的个数。使用fit函数拟合数据，使用predict函数对测试集进行预测，使用score函数计算训练集和测试集的分类精度。 ...

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier cancerModel=KNeighborsClassifier(algorithm=‘kd_tree’,n_neighbors=4) cancerModel.fit(X_trainingSet, y_trainingSet) y_predictSet = cancerModel.predict(X_testSet) from sklearn.metrics import accuracy_score print(accuracy_score(y_testSet, y_predictSet))

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier cancerModel = KNeighborsClassifier(algorithm='kd_tree', n_neighbors=4) cancerModel.fit(X_trainingSet, y_trainingSet) y_predictSet = cancerModel....

import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier iris_data = load_iris() # 构造训练数据和测试数据 # 构造KNN模型 # 训练模型 # 评估模型 # 做出预测 X_new = np.array([[1.1,5.9,1.4,2.2]]) #给出X_new预测结果

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier iris_data = load_iris() # 构造训练数据和测试数据 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_data.data, iris_data.target, test_size=...

from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 定义基础模型 model1 = RandomForestClassifier(random_state=0) model2 = KNeighborsClassifier() # 训练基础模型 model1.fit(x_train, y_train) model2.fit(x_train, y_train) # 在测试集上进行预测 pred1 = model1.predict(x_test) pred2 = model2.predict(x_test) # 定义元模型 meta_model = LogisticRegression() # 将基础模型的预测结果作为输入，训练元模型 x_blend = np.column_stack((pred1, pred2)) meta_model.fit(x_blend, y_test) 继续求平均准确率怎么求

from sklearn.model_selection import cross_val_score # 将基础模型的预测结果作为输入，训练元模型 x_blend = np.column_stack((pred1, pred2)) # 使用交叉验证计算平均准确率 scores = cross_val_score(meta_...

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_test_split x=wine_data.iloc[:,1:].values y=wine_data.iloc[:,0].values x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.3,random_state=125) dtr=KNeighborsClassifier() dtr.fit(x_train,y_train) dtr.score(x_test,y_test)

这段代码使用了scikit-learn库中的KNeighborsClassifier算法对wine_data数据集进行分类，并使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集。其中x和y分别代表数据集的特征和标签，test_size表示测试集占总数据...
pptx

李白高力士脱靴李白贺知章告别课本剧.pptx

李白高力士脱靴李白贺知章告别课本剧.pptx

最新推荐

recommend-type

李白高力士脱靴李白贺知章告别课本剧.pptx

李白高力士脱靴李白贺知章告别课本剧.pptx
recommend-type

Spring Cloud 学习过程记录，含多方面知识及系列教程.zip

1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。
recommend-type

C语言项目之超级万年历系统源码.zip

C语言项目之超级万年历系统源码，可以做课程设计参考 文章参考：https://www.qqmu.com/4373.html
recommend-type

Jupyter_OReilly书的代码存储库.zip

Jupyter-Notebook
recommend-type

51单片机加减乘除计算器系统设计（proteus8.17,keil5），复制粘贴就可以运行

51单片机加减乘除计算器系统设计（proteus8.17,keil5），复制粘贴就可以运行
recommend-type

高清艺术文字图标资源，PNG和ICO格式免费下载

资源摘要信息:"艺术文字图标下载" 1. 资源类型及格式：本资源为艺术文字图标下载，包含的图标格式有PNG和ICO两种。PNG格式的图标具有高度的透明度以及较好的压缩率，常用于网络图形设计，支持24位颜色和8位alpha透明度，是一种无损压缩的位图图形格式。ICO格式则是Windows操作系统中常见的图标文件格式，可以包含不同大小和颜色深度的图标，通常用于桌面图标和程序的快捷方式。 2. 图标尺寸：所下载的图标尺寸为128x128像素，这是一个标准的图标尺寸，适用于多种应用场景，包括网页设计、软件界面、图标库等。在设计上，128x128像素提供了足够的面积来展现细节，而大尺寸图标也可以方便地进行缩放以适应不同分辨率的显示需求。 3. 下载数量及内容：资源提供了12张艺术文字图标。这些图标可以用于个人项目或商业用途，具体使用时需查看艺术家或资源提供方的版权声明及使用许可。在设计上，艺术文字图标融合了艺术与文字的元素，通常具有一定的艺术风格和创意，使得图标不仅具备标识功能，同时也具有观赏价值。 4. 设计风格与用途：艺术文字图标往往具有独特的设计风格，可能包括手绘风格、抽象艺术风格、像素艺术风格等。它们可以用于各种项目中，如网站设计、移动应用、图标集、软件界面等。艺术文字图标集可以在视觉上增加内容的吸引力，为用户提供直观且富有美感的视觉体验。 5. 使用指南与版权说明：在使用这些艺术文字图标时，用户应当仔细阅读下载页面上的版权声明及使用指南，了解是否允许修改图标、是否可以用于商业用途等。一些资源提供方可能要求在使用图标时保留作者信息或者在产品中适当展示图标来源。未经允许使用图标可能会引起版权纠纷。 6. 压缩文件的提取：下载得到的资源为压缩文件，文件名称为“8068”，意味着用户需要将文件解压缩以获取里面的PNG和ICO格式图标。解压缩工具常见的有WinRAR、7-Zip等，用户可以使用这些工具来提取文件。 7. 具体应用场景：艺术文字图标下载可以广泛应用于网页设计中的按钮、信息图、广告、社交媒体图像等；在应用程序中可以作为启动图标、功能按钮、导航元素等。由于它们的尺寸较大且具有艺术性，因此也可以用于打印材料如宣传册、海报、名片等。 通过上述对艺术文字图标下载资源的详细解析，我们可以看到，这些图标不仅是简单的图形文件，它们集合了设计美学和实用功能，能够为各种数字产品和视觉传达带来创新和美感。在使用这些资源时，应遵循相应的版权规则，确保合法使用，同时也要注重在设计时根据项目需求对图标进行适当调整和优化，以获得最佳的视觉效果。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

DMA技术：绕过CPU实现高效数据传输

![DMA技术：绕过CPU实现高效数据传输](https://res.cloudinary.com/witspry/image/upload/witscad/public/content/courses/computer-architecture/dmac-functional-components.png) # 1. DMA技术概述 DMA（直接内存访问）技术是现代计算机架构中的关键组成部分，它允许外围设备直接与系统内存交换数据，而无需CPU的干预。这种方法极大地减少了CPU处理I/O操作的负担，并提高了数据传输效率。在本章中，我们将对DMA技术的基本概念、历史发展和应用领域进行概述，为读
recommend-type

SGM8701电压比较器如何在低功耗电池供电系统中实现高效率运作？

SGM8701电压比较器的超低功耗特性是其在电池供电系统中高效率运作的关键。其在1.4V电压下工作电流仅为300nA，这种低功耗水平极大地延长了电池的使用寿命，尤其适用于功耗敏感的物联网(IoT)设备，如远程传感器节点。SGM8701的低功耗设计得益于其优化的CMOS输入和内部电路，即使在电池供电的设备中也能提供持续且稳定的性能。 参考资源链接：[SGM8701：1.4V低功耗单通道电压比较器](https://wenku.csdn.net/doc/2g6edb5gf4?spm=1055.2569.3001.10343) 除此之外，SGM8701的宽电源电压范围支持从1.4V至5.5V的电
recommend-type

mui框架HTML5应用界面组件使用示例教程

资源摘要信息:"HTML5基本类模块V1.46例子（mui角标+按钮+信息框+进度条+表单演示）-易语言" 描述中的知识点: 1. HTML5基础知识：HTML5是最新一代的超文本标记语言，用于构建和呈现网页内容。它提供了丰富的功能，如本地存储、多媒体内容嵌入、离线应用支持等。HTML5的引入使得网页应用可以更加丰富和交互性更强。 2. mui框架：mui是一个轻量级的前端框架，主要用于开发移动应用。它基于HTML5和JavaScript构建，能够帮助开发者快速创建跨平台的移动应用界面。mui框架的使用可以使得开发者不必深入了解底层技术细节，就能够创建出美观且功能丰富的移动应用。 3. 角标+按钮+信息框+进度条+表单元素：在mui框架中，角标通常用于指示未读消息的数量，按钮用于触发事件或进行用户交互，信息框用于显示临时消息或确认对话框，进度条展示任务的完成进度，而表单则是收集用户输入信息的界面组件。这些都是Web开发中常见的界面元素，mui框架提供了一套易于使用和自定义的组件实现这些功能。 4. 易语言的使用：易语言是一种简化的编程语言，主要面向中文用户。它以中文作为编程语言关键字，降低了编程的学习门槛，使得编程更加亲民化。在这个例子中，易语言被用来演示mui框架的封装和使用，虽然描述中提到“如何封装成APP，那等我以后再说”，暗示了mui框架与移动应用打包的进一步知识，但当前内容聚焦于展示HTML5和mui框架结合使用来创建网页应用界面的实例。 5. 界面美化源码：文件的标签提到了“界面美化源码”，这说明文件中包含了用于美化界面的代码示例。这可能包括CSS样式表、JavaScript脚本或HTML结构的改进，目的是为了提高用户界面的吸引力和用户体验。 压缩包子文件的文件名称列表中的知识点: 1. mui表单演示.e：这部分文件可能包含了mui框架中的表单组件演示代码，展示了如何使用mui框架来构建和美化表单。表单通常包含输入字段、标签、按钮和其他控件，用于收集和提交用户数据。 2. mui角标+按钮+信息框演示.e：这部分文件可能展示了mui框架中如何实现角标、按钮和信息框组件，并进行相应的事件处理和样式定制。这些组件对于提升用户交互体验至关重要。 3. mui进度条演示.e：文件名表明该文件演示了mui框架中的进度条组件，该组件用于向用户展示操作或数据处理的进度。进度条组件可以增强用户对系统性能和响应时间的感知。 4. html5标准类1.46.ec：这个文件可能是核心的HTML5类库文件，其中包含了HTML5的基础结构和类定义。"1.46"表明这是特定版本的类库文件，而".ec"文件扩展名可能是易语言项目中的特定格式。 总结来说，这个资源摘要信息涉及到HTML5的前端开发、mui框架的界面元素实现和美化、易语言在Web开发中的应用，以及如何利用这些技术创建功能丰富的移动应用界面。通过这些文件和描述，可以学习到如何利用mui框架实现常见的Web界面元素，并通过易语言将这些界面元素封装成移动应用。