from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn_model = KNeighborsClassifier() knn_model.fit(X_train_std,y_train) print(knn_model.score(X_train_std,y_train)) print(knn_model.score(X_test_std,y_test)) from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix y_pred =knn_model.predict(X_test) print(classification_report(y_test,y_pred)) cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) plt.figure(figsize = (8,8)) sns.heatmap(cm,cmap= "Blues", linecolor = 'black' , linewidth = 1 , annot = True, fmt='' , xticklabels = ['A','B','C','D'] , yticklabels = ['A','B','C','D']) plt.xlabel("Predicted") plt.ylabel("Actual") plt.show() from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn_model = KNeighborsClassifier() prams ={ 'n_neighbors':[13,15,18,22]} gd_knn= GridSearchCV(knn_model , param_grid=prams, n_jobs=-1 ,cv=10) gd_knn.fit(X_train_std , y_train) print(gd_knn.best_estimator_) tuned_knn = gd_knn.best_estimator_ print(f'Train : {tuned_knn.score(X_train_std, y_train)}') model_eval(tuned_knn,X_test_std,y_test)

KNN.zip_K._knn_knn 思想_knn算法_特征空间

kNN，全称为k-Nearest Neighbors，是一种基于实例的学习方法，也是监督学习中非参数的分类和回归算法之一。它的核心理念是利用“近朱者赤，近墨者黑”的原则，即一个样本的类别可以由其最近邻的k个样本的类别决定。...

knn.rar_K._knn_knn matlab_matlab knn

KNN，即K最近邻（K-Nearest Neighbors）算法，是一种简单而强大的监督学习方法，广泛应用于分类和回归问题。KNN的基本思想是：对于一个新的未知样本，我们将其分类为与其最近的K个已知样本中出现最多的类别。这里的...

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn_model = KNeighborsClassifier() knn_model.fit(X_train_std,y_train) print(knn_model.score(X_train_std,y_train)) print(knn_model.score(X_test_std,y_test)) from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix y_pred =knn_model.predict(X_test) print(classification_report(y_test,y_pred))分行解释代码

- knn_model.fit(X_train_std, y_train)：使用训练数据 X_train_std 和标签数据 y_train 来训练 k 近邻分类器模型。 - print(knn_model.score(X_train_std, y_train))：打印训练数据上的分类准确度得分。 - ...

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn_model = KNeighborsClassifier() prams ={ 'n_neighbors':[13,15,18,22]} gd_knn= GridSearchCV(knn_model , param_grid=prams, n_jobs=-1 ,cv=10) gd_knn.fit(X_train_std , y_train) print(gd_knn.best_estimator_)

- gd_knn.fit(X_train_std , y_train): 在训练集上拟合模型，其中X_train_std是经过标准化后的训练集特征矩阵，y_train是训练集标签向量。 - print(gd_knn.best_estimator_): 输出最佳的模型参数，即在网格搜索...

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #导入 scikit-learn 库中的 KNeighborsClassifier 类，用于构建 k 近邻分类器模型 knn_model = KNeighborsClassifier() #创建一个 KNeighborsClassifier 对象，用于训练 k 近邻分类器模型。 knn_model.fit(X_train_std, y_train) #使用训练数据 X_train_std 和标签数据 y_train 来训练 k 近邻分类器模型。 print(knn_model.score(X_train_std, y_train)) #打印训练数据上的分类准确度得分。 print(knn_model.score(X_test_std, y_test)) #打印测试数据上的分类准确度得分。 from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix #导入 scikit-learn 库中的 classification_report 和 confusion_matrix 函数，用于评估分类器模型的性能。 y_pred = knn_model.predict(X_test) #使用训练好的 k 近邻分类器模型对测试数据 X_test 做出预测。 print(classification_report(y_test, y_pred)) from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix #导入 scikit-learn 库中的 classification_report 和 confusion_matrix 函数，用于评估分类器模型的性能。 y_pred = knn_model.predict(X_test) #使用训练好的 k 近邻分类器模型对测试数据 X_test 做出预测，将预测结果保存在 y_pred 变量中。 print(classification_report(y_test, y_pred)) cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) #使用 confusion_matrix 函数计算分类器模型在测试数据上的混淆矩阵，并将其保存在 cm 变量中。其中，y_test 是测试数据的真实标签，y_pred 是分类器模型预测的标签。 plt.figure(figsize = (8,8)) #创建一个大小为 8x8 的图形窗口，用于展示可视化结果 sns.heatmap() #使用 seaborn 库中的 heatmap 函数绘制混淆矩阵的热力图 plt.xlabel("Predicted") #指定 x 轴的标签为“Predicted” plt.ylabel("Actual") #指定 y 轴的标签为“Actual” plt.show() 绘制热力图并进行解释

具体来说，代码首先导入了 scikit-learn 库中的 KNeighborsClassifier 类，用于构建 k 近邻分类器模型，并使用训练数据和标签数据对其进行训练。然后使用训练好的模型对测试数据做出预测，并使用 classification_...

请使用jupyter notebook帮我编写一个辅助诊断乳腺肿瘤，目的是使用scikit-learn内置的乳腺癌（breast_cancer）数据集，并对数据进行标准差标准化、PCA降维，用KNN、Logistic回归、SVM算法进行分类，判断乳腺肿瘤是良性还是恶性，并尝试对比不同系数进行建模，学习调节模型超参数等。使用numpy、matplotlib等第三方科学计算包处理数据，使用sklearn实现回归模型设计。

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, ...

svm和knn结合算法的代码

from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn....

python使用knn算法预测鲍鱼的年龄

knn.fit(X_train, y_train) # 使用测试集进行模型评估 y_pred = knn.predict(X_test) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print("均方误差为：", mse) # 使用训练好的模型对新数据进行预测 new_data = pd....

如何对比knn、随机森林的准确度

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 创建 KNN 和随机森林分类器 knn = KNeighborsClassifier() rf = RandomForestClassifier() # 定义超...

变精度粗糙集优化后的KNN算法python

from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 数据预处理 def preprocess_data(X): # 将数据标准化处理 X_mean = np.mean(X, axis=0) X_std = ...

得到最佳参数组合Logistic Regression best parameters: {'C': 0.01} Decision Tree best parameters: {'max_depth': 5} Random Forest best parameters: {'max_depth': 5, 'n_estimators': 50} K-Nearest Neighbors best parameters: {'n_neighbors': 2}后，问题1：怎么用验证集对逻辑回归、决策树、随机森林、K近邻模型进行评估。四种模型都要写出来。问题2：选出最好的模型，要用算出四种模型的混淆矩阵、准确率、召回率、F1 值等进行对比。逻辑回归、决策树、随机森林、K近邻四种模型都要算。问题3：要选出最好的模型对测试集进行预测。问题四：把最后对测试集进行预测的结果与测试集中的用户ID形成一个二维表，包含Customer_ID和ReachOnTime。全部问题都要写出代码，并且对每个代码都要有详细解释

knn.fit(X_train, y_train) y_pred_knn = knn.predict(X_val) print("K-Nearest Neighbors Confusion Matrix:\n", confusion_matrix(y_val, y_pred_knn)) print("K-Nearest Neighbors Accuracy: %0.2f" % accuracy_...

TXT文件中五列数据分别对应花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度和种类，其中种类分别为山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾三个类别。 6.1 完成基础题目（85分）读取iris数据集中的花萼长度数据（已保存为txt格式），使用Numpy并对其进行排序、去重，并求出和、累积和、均值、标准差、方差、最小值、最大值 6.2 使用KNN 算法进行花的分类（15分）每一类花朵前面80%数据作为训练，后面20%数据作为预测，计算出预测准确率，

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 提取特征和标签 features = data[:, :4] labels = data[:, 4] # 数据划分为训练集和测试集 train_features, ...

将代码分为1.数据集的准备 2.模型的选择 3.K-近邻分类模型的性能评价 4.K-近邻分类模型的使用进行编写实现4折鸢尾花分类的K-近邻模型

以下是将K-近邻(KNN)分类应用于鸢尾花数据集的4步骤代码实现： **1. 数据集的准备：** ...knn_classifier.fit(X_train, y_train) # 预测测试集结果 y_pred = knn_classifier.predict(X_test)

波士顿房价数据集 1. 加载或调用数据集 2. 检查数据是否有缺失及缺失值处理 3. 离群值检测结果可视化以及处理后的结果展示 4. 描述性统计分析 5. 绘图展示数据分布,各个变量分布的可视化分析 6. 使用随机森林进行变量选择，并将变量重要性进行可视化 7. 对变量选择的变量建立各种回归模型，如线性回归，lasso，岭回归,弹性网，进行预测研究，将结果进行可视化，体现预测度量指标结果。 8. 与其他模型进行比较评估与实验结果分析，通过拟合曲线对实验结果进行可视化。Python代码

model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) r2 = r2_score(y_test, y_pred) print(name) print("MSE:", mse) print("R2 score:", r2) plt....

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