分别采用网格搜索和随机搜索方法对KNN模型中的k值进行优化,具体解决鸢尾花分类问题,k取1到20之内的所有奇数。最后输出最优的模型、k值和多分类的各项性能指标、PR 曲线和 ROC 曲线
时间: 2024-04-01 17:36:14 浏览: 153
好的,我会尽力回答你的问题。首先,针对你的要求,我需要先导入一些必要的库和数据集,这里我选用 scikit-learn 的鸢尾花数据集。代码如下:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import GridSearchCV, RandomizedSearchCV
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import classification_report, plot_precision_recall_curve, plot_roc_curve
# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
```
接下来,我们可以分别采用网格搜索和随机搜索方法对 KNN 模型中的 k 值进行优化。代码如下:
```python
# 网格搜索
param_grid = {'n_neighbors': range(1, 20, 2)}
knn = KNeighborsClassifier()
grid_search = GridSearchCV(knn, param_grid, cv=5, scoring='accuracy')
grid_search.fit(X, y)
# 随机搜索
param_dist = {'n_neighbors': range(1, 20, 2)}
knn = KNeighborsClassifier()
random_search = RandomizedSearchCV(knn, param_distributions=param_dist, cv=5, scoring='accuracy', n_iter=10, random_state=42)
random_search.fit(X, y)
```
在上面的代码中,我们分别定义了网格搜索和随机搜索的参数空间,然后用 KNeighborsClassifier 构建了 KNN 模型。接着,我们分别用 GridSearchCV 和 RandomizedSearchCV 对模型进行了搜索,设置了 5 折交叉验证、准确率作为评价指标,随机搜索的迭代次数为 10,随机数种子为 42。
搜索完成后,我们可以输出最优的模型和对应的 k 值,以及多分类的各项性能指标、PR 曲线和 ROC 曲线。代码如下:
```python
# 输出网格搜索结果
print("网格搜索最优模型:", grid_search.best_estimator_)
print("网格搜索最优 k 值:", grid_search.best_params_['n_neighbors'])
print("网格搜索准确率:", grid_search.best_score_)
print("网格搜索性能报告:")
print(classification_report(y, grid_search.predict(X)))
# 输出随机搜索结果
print("随机搜索最优模型:", random_search.best_estimator_)
print("随机搜索最优 k 值:", random_search.best_params_['n_neighbors'])
print("随机搜索准确率:", random_search.best_score_)
print("随机搜索性能报告:")
print(classification_report(y, random_search.predict(X)))
# 绘制 PR 曲线和 ROC 曲线
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5))
plot_precision_recall_curve(grid_search, X, y, ax=ax[0])
plot_roc_curve(grid_search, X, y, ax=ax[1])
ax[0].set_title('PR Curve')
ax[1].set_title('ROC Curve')
plt.show()
```
在上面的代码中,我们用 best_estimator_ 属性获取了最优的模型,用 best_params_ 属性获取了最优的 k 值,用 best_score_ 属性获取了搜索的最优准确率。然后,我们用 classification_report 函数输出了多分类的各项性能指标,用 plot_precision_recall_curve 和 plot_roc_curve 函数绘制了 PR 曲线和 ROC 曲线。
至此,我已经回答了你的问题,可以根据上面的代码进行实践和调试。如果你还有其他问题,可以继续提问。
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