从算法评估库sklearn.metrics 导入评价指标函数classification_report，用评价指标函数 classification_report 计算y_test中的所有值与模型预测值pre的分类报告。

时间: 2023-05-31 19:04:53 浏览: 102

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KNN，全称为K-Nearest Neighbors，是一种基于实例的学习方法，也是监督学习中的一种简单而有效的非参数算法。在KNN算法中，我们不预先建立任何模型，而是通过计算待分类样本与已知类别样本之间的距离，找出最近的K个邻居，然后根据这K个邻居的类别进行投票来决定待分类样本的类别。 Python是数据科学领域广泛使用的编程语言，其简洁的语法和丰富的库资源使得实现KNN算法变得十分便捷。在Python中，我们通常会用到`sklearn`库中的`KNeighborsClassifier`类来实现KNN分类。我们需要导入必要的库，如`numpy`用于数值计算，`pandas`用于数据处理，以及`matplotlib`进行数据可视化。 ```python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt ``` 接下来，我们需要一个数据集来进行训练和测试。在这个例子中，我们使用的是"数字数据集"，这可能是一个手写数字识别的数据集，如MNIST。数据集通常包含特征（features）和标签（labels）。例如，MNIST数据集包含28x28像素的手写数字图像，特征为784个像素值，标签为0到9的数字。 ```python # 加载数据集（这里假设数据集已转换为pandas DataFrame） data = pd.read_csv('数字数据集.csv') # 假设文件名为'数字数据集.csv' X = data.iloc[:, :-1] # 特征 y = data.iloc[:, -1] # 标签 ``` 接着，我们将数据集分为训练集和测试集。`train_test_split`函数可以帮我们完成这个任务。 ```python X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) ``` 现在我们可以创建`KNeighborsClassifier`对象，并指定K值。K值的选择对模型性能有很大影响，一般通过交叉验证来确定最佳K值。 ```python knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 选择K=3 ``` 然后，我们用训练集拟合模型。 ```python knn.fit(X_train, y_train) ``` 我们用测试集评估模型性能，可以计算准确率、精确率、召回率等指标。 ```python y_pred = knn.predict(X_test) print(classification_report(y_test, y_pred)) print(confusion_matrix(y_test, y_pred)) ``` 此外，还可以进行模型调优，例如改变K值，或者使用不同的距离度量方法（如曼哈顿距离、切比雪夫距离等），或者考虑加权投票（如距离越近的邻居权重越大）。 KNN算法虽然直观且易于实现，但也有其局限性，如计算复杂度高，对异常值敏感，以及不适合大规模数据集等。在实际应用中，通常需要结合其他技术，如特征选择、降维或使用更高效的近邻搜索算法，来优化性能。这就是KNN分类的基本流程和关键知识点。通过Python的实现，我们可以方便地在各种数据集上应用KNN算法进行分类任务。

以下是代码实现： ``` from sklearn.metrics import classification_report print(classification_report(y_test, pre)) ``` 其中，y_test是测试集的真实标签值，pre是模型在测试集上的预测标签值。运行后，可以得到分类报告，包括precision、recall、f1-score和support等评价指标。

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从算法评估库sklearn.metrics 导入评价指标函数classification_report，用评价指标函数 classification_report 计算y_test中的所有值与模型预测值pre的分类报告。

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