通过交叉验证等方法来选择合适的k取值的代码
时间: 2024-02-26 13:57:19 浏览: 21
下面是使用交叉验证选择合适的k取值的代码示例(假设使用KNN算法):
```python
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import numpy as np
# 加载数据集
X, y = load_data()
# 设置k取值的范围
k_range = range(1, 31)
# 记录不同k取值对应的模型得分
k_scores = []
# 循环遍历不同的k值
for k in k_range:
# 创建KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
# 使用交叉验证计算模型得分
scores = cross_val_score(knn, X, y, cv=10, scoring='accuracy')
# 计算模型得分的平均值
k_scores.append(np.mean(scores))
# 打印不同k值对应的模型得分
for i in range(len(k_range)):
print("k=%d, 准确率=%.2f%%" % (k_range[i], k_scores[i]*100))
# 找到最佳的k取值
best_k = k_range[np.argmax(k_scores)]
print("最佳的k取值为:", best_k)
```
在上面的代码中,我们首先定义了一个k取值的范围(1到30),然后循环遍历这个范围内的所有k值,对于每个k值,我们都用交叉验证来计算模型的得分,并记录下来。计算模型得分的方法是使用scikit-learn库中的cross_val_score函数,该函数可以自动进行K折交叉验证并计算得分。最后,我们找到得分最高的k值,作为模型的最佳参数。
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