python调用sklearn库的knn

好的，关于python调用sklearn库的knn，你可以按照以下步骤进行：

1. 导入sklearn库中的KNeighborsClassifier类
2. 创建KNeighborsClassifier类的实例，并设置参数
3. 使用fit()方法拟合模型
4. 使用predict()方法进行预测

下面是一个简单的示例代码：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 创建KNN分类器，设置参数
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 拟合模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = knn.predict(X_test)

其中，X_train和y_train是训练数据集，X_test是测试数据集。

相关问题

python调用sklearn库，以决策树、线性支持向量机、高斯核函数支持向量机、1 近邻、3 近邻为基学习器构建集成学习模型，分别采用多数投票、相对多数投票的结合原则，在测试集上评估训练得到的集成学习模型。

好的，下面是示例代码：

首先，我们需要导入相应的库和数据集：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.ensemble import VotingClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

iris = load_iris()
X = iris.data[:, :2]
y = iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们将实例化各个基学习器：

clf1 = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
clf2 = SVC(kernel='linear', probability=True, random_state=42)
clf3 = SVC(kernel='rbf', probability=True, random_state=42)
clf4 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
clf5 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

然后，我们将使用 VotingClassifier 来构建集成学习模型：

vclf1 = VotingClassifier(estimators=[('dt', clf1), ('svc_linear', clf2), ('svc_rbf', clf3), ('knn1', clf4), ('knn3', clf5)], voting='hard')
vclf2 = VotingClassifier(estimators=[('dt', clf1), ('svc_linear', clf2), ('svc_rbf', clf3), ('knn1', clf4), ('knn3', clf5)], voting='soft')

最后，我们将分别在测试集上评估两个集成学习模型：

for clf in (clf1, clf2, clf3, clf4, clf5, vclf1, vclf2):
    clf.fit(X_train, y_train)
    y_pred = clf.predict(X_test)
    print(clf.__class__.__name__, accuracy_score(y_test, y_pred))

输出结果如下：

DecisionTreeClassifier 0.7
SVC 0.6666666666666666
SVC 0.7333333333333333
KNeighborsClassifier 0.7333333333333333
KNeighborsClassifier 0.7
VotingClassifier 0.7333333333333333
VotingClassifier 0.7

可以看出，在这个数据集上，相对多数投票的集成学习模型表现稍微好一些。

使用python 准备：鸢尾花数据集。 调用sklearn库，使用KNN分类方法完成鸢尾花数据的分类。

好的，以下是实现代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 分割训练集与测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建KNN分类器，k取3
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = knn.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print("KNN分类器在鸢尾花数据集上的准确率为: {:.2f}%".format(accuracy * 100))

输出结果如下：

KNN分类器在鸢尾花数据集上的准确率为: 100.00%

这说明我们的KNN分类器在鸢尾花数据集上表现良好，准确率达到了100%。