knn_classifier.accuracy

knn_classifier.accuracy是一个无效的属性或方法。在引用\[1\]和引用\[2\]中，我们可以看到使用sklearn库中的KNeighborsClassifier类和kNN类来实现k最近邻算法。在这些例子中，我们可以使用accuracy_score函数来计算预测准确率。但是在提供的引用中没有提到knn_classifier.accuracy这个属性或方法。因此，无法回答关于knn_classifier.accuracy的问题。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [机器学习之K近邻（KNN）算法](https://blog.csdn.net/lovebaby1689/article/details/113435098)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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以下是完整代码，请你分析一下for i in labels: df2[' Label'] = df[' Label'].apply(lambda x: labeller(x, i)) train, test=train_test_split(df2,test_size=0.2, random_state=101) scaler = StandardScaler() cols = train.select_dtypes(include=['float64','int64']).columns sc_train = scaler.fit_transform(train.select_dtypes(include=['float64','int64'])) sc_test = scaler.fit_transform(test.select_dtypes(include=['float64','int64'])) sc_traindf = pd.DataFrame(sc_train, columns = cols) sc_testdf = pd.DataFrame(sc_test, columns = cols) train_X=sc_traindf train_y=trainDep[:,0] test_X=sc_testdf test_y=testDep[:,0] X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(train_X,train_y,train_size=0.80, random_state=101) KNN_Classifier = KNeighborsClassifier(n_jobs=-1) KNN_Classifier.fit(X_train, Y_train) accuracy = metrics.accuracy_score(Y_train, v.predict(X_train)) avg_accuracy += accuracy avg_accuracy /= len(labels) print("Avg. accuracy", avg_accuracy)

这段代码的作用是对数据集进行多标签分类，并使用KNN算法进行分类，并输出平均精度。

具体流程如下：
1. 对数据集中的标签进行遍历，对每一个标签进行分类；
2. 对每个标签，使用labeller函数对数据集进行标记，得到新的数据集df2；
3. 将df2划分为训练集和测试集，比例为0.8:0.2；
4. 对训练集进行标准化处理，使用StandardScaler()函数；
5. 将标准化后的训练集和测试集转化为DataFrame类型；
6. 将训练集划分为训练数据和验证数据，比例为0.8:0.2；
7. 使用KNN算法进行分类，将训练数据拟合到KNN模型上，得到KNN_Classifier；
8. 使用验证数据对KNN模型进行评估，得到精度accuracy；
9. 对所有标签的平均精度进行求和并取平均值，输出平均精度。

需要注意的是，trainDep[:,0]和testDep[:,0]这两个变量未被定义。这可能是一个问题，需要在代码中解决。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd path="https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data" headernames=['sepal-length','sepal-width','petal-length','petal-width','Class'] dataset=pd.read_csv(path,names=headernames) dataset.head() X=dataset.iloc[:,:-1].values y=dataset.iloc[:,4].values from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.40) from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier classifier=KNeighborsClassifier(n_neighbors=6) classifier.fit(X_train,y_train) y_pred=classifier.predict(X_test) from sklearn.metrics import classification_report,confusion_matrix,accuracy_score result = confusion_matrix(y_test,y_pred) print("Confusion Matrix:") print(result) result1=classification_report(y_test,y_pred) print(result1) result2=accuracy_score(y_test,y_pred) print("Accuracy:",result2)

这是一个基于鸢尾花数据集的KNN分类器的Python代码，其目的是将数据集分为三个不同的类别。代码首先导入了必要的库，然后读取鸢尾花数据集并将其存储在一个Pandas DataFrame中。接下来，将数据集分成训练集和测试集，并使用KNN分类器对训练集进行训练。最后，使用测试集对训练好的分类器进行测试，并计算分类器的准确性。输出包括混淆矩阵、分类报告和准确性的评估。