k_score.append([k,knn.score(X_test,y_test)])，这行代码有什么可以替换的代码吗

如果您是在使用scikit-learn库进行KNN模型的开发，k_score.append([k,knn.score(X_test,y_test)])是将k值和KNN模型在测试集X_test和y_test上的准确率存入列表k_score中。您可以使用sklearn.model_selection中的cross_val_score函数来进行交叉验证，代码如下：

from sklearn.model_selection import cross_val_score
scores = cross_val_score(knn, X, y, cv=5)
k_score.append([k, scores.mean()])

其中，cv=5表示进行5折交叉验证，scores.mean()表示计算5个准确率的平均值作为KNN模型在当前k值下的准确率。

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from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier k_score = [] k_range = range(1,228) for k in range(1,228): knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k) knn.fit(X_train,y_train) k_score.append([k,knn.score(X_test,y_test)]) print(k, k_score) k_score = np.array(k_score) k_score = pd.DataFrame(k_score,columns=['Value of K for KNN','Score']) ax = sns.lineplot(data=k_score,x="Value of K for KNN", y="Score",)。改写这段代码

以下是改写后的代码，主要对输出进行了优化，使用了f-string格式化字符串，并将k_score转换为pandas DataFrame后使用了seaborn绘制折线图：

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

k_score = []

for k in range(1, 228):
    knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
    knn.fit(X_train, y_train)
    score = knn.score(X_test, y_test)
    k_score.append([k, score])
    print(f"K={k}, Score={score:.4f}")

k_score = pd.DataFrame(k_score, columns=['Value of K for KNN', 'Score'])
sns.lineplot(data=k_score, x="Value of K for KNN", y="Score")

解释代码# 封装函数来进行knn试探性运算 def knn_score(k,X,y): # 构造算法对象 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors = k) scores = [] train_scores = [] for i in range(100): # 拆分 X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=1) # 训练 knn.fit(X_train,y_train) # 评价模型 scores.append(knn.score(X_test,y_test)) # 经验评分 train_scores.append(knn.score(X_train,y_train)) return np.array(scores).mean(),np.array(train_scores).mean() # 调参 result_dict = {} k_list = [1,3,5,7,9,11] for k in k_list: score,train_score = knn_score(k,X,y) result_dict[k] = [score,train_score]

这段代码是在使用knn算法对数据进行试探性运算，并使用封装函数来实现这个过程。其中，knn_score函数是用来计算给定k值时的测试集和训练集的平均得分（score）的。在这段代码中，使用了交叉验证的技术来获取更加准确的评分结果。

在knn_score函数中，首先创建了一个knn对象，然后通过train_test_split函数将数据集拆分成训练集和测试集，接着用训练集来训练knn模型，并用测试集评估模型的性能。这个过程重复了100次，每一次都是使用不同的训练集和测试集。最后，计算得分的平均值，并将测试集和训练集的得分返回。

在主函数中，使用了一个字典result_dict来存储不同k值下的测试集和训练集得分。通过循环遍历k_list列表中的k值，分别调用knn_score函数来计算得分，并将结果存储在result_dict中。