k=19 modelKNN=neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=k,weights='distance') modelKNN.fit(x_train,y_train) modelKNN.score(x_test,y_test)是什么意思

时间: 2024-04-07 19:28:56 浏览: 91
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knn.rar_in_knn python实现_k近邻_python 算法_近邻分类

这段代码使用了 scikit-learn 库中的 KNN 分类器模型来进行分类任务。其中，k=19 表示 KNN 算法中的 k 值为 19，即选择最近的 19 个邻居进行分类。weights='distance' 表示在计算 k 个最近邻居的距离时，使用的是距离的倒数作为权重值，使得距离越近的点对分类结果的影响越大。x_train 和 y_train 分别是训练数据的特征和标签，x_test 和 y_test 则是测试数据的特征和标签。modelKNN.fit(x_train, y_train) 表示使用训练数据对 KNN 分类器进行训练，modelKNN.score(x_test, y_test) 则返回在测试数据上的分类准确率。
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kNN.rar_KNN 分类 python_分类 Python

knn.fit(X_train, y_train) 在训练完成后，我们可以使用测试数据进行预测，并评估模型性能： python y_pred = knn.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"Accuracy: {...
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《Python机器学习基础教程》学习记录（三）

然后使用fit方法对训练数据进行拟合，将训练集特征X_train和对应的标签y_train传入。 - **做出预测**：创建一个新数据点X_new，调用predict方法进行预测。输出预测结果并转换为对应的鸢尾花种类。 - **...

#5利用最佳参数预测结果 k=best_k modelKNN=neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=k,weights ='distance' ) modelKNN.fit(x_train,y_train) modelKNN.score(x_test,y_test) modelKNN.predict( x_test ) ###k是选取的最佳的超参数，表示在分类时考虑的最近邻居的个数。modelKNN是使用scikit-learn库中的KNeighborsClassifier类创建的一个分类器对象，其中n_neighbors参数设置为k，weights参数表示使用距离的倒数作为权重。接下来，使用fit()函数对训练数据进行拟合，使用score()函数计算模型在测试数据上的准确率，并使用predict()函数对测试数据进行分类，并返回预测结果。 plt.plot(best_k , lst_score)此代码怎样修改可得到直方图

modelKNN = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=k, weights='distance') modelKNN.fit(x_train, y_train) score = modelKNN.score(x_test, y_test) y_pred = modelKNN.predict(x_test) # 绘制直方图 plt....

import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split iris_dataset = load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( iris_dataset['data'], iris_dataset['target'], random_state=0 ) from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # SciPy1.10 及以上版本不允许 scipy.stats.mode(a, axis=0, nan_policy='propagate', keepdims=None) 中的 keepdims 为 None # 而 KNeighborClassifier 中默认的 weights 为 uniform , uniform 中用到了 stats.mode knn_neighbors_1 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1, weights='distance') knn_neighbors_2 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=11, weights='distance') knn_neighbors_3 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=37) knn_neighbors_1.fit(X_train, y_train) knn_neighbors_2.fit(X_train, y_train) knn_neighbors_3.fit(X_train, y_train) print("Test set score for neighbors=1 and weights='distance': {:.2f}".format(knn_neighbors_1.score(X_test, y_test))) print("Test set score for neighbors=37 and metric='manhattan': {:.2f}".format(knn_neighbors_2.score(X_test, y_test))) print("Test set score for neighbors=37: {:.2f}".format(knn_neighbors_3.score(X_test, y_test)))

以上代码是使用Python语言中的Scikit-learn库对鸢尾花数据集进行操作...其中，Numpy和Scikit-learn中的Iris数据集被导入，然后使用train_test_split功能对数据集进行分类和拆分，最后用K最近邻分类器对数据集进行分类。

import sklearn.model_selection as ms datas=pd.read_csv(r'C:/Users/20397/Desktop/人工智能实训材料/Day3 分类/wisc_bc_data.csv',sep=',') x=datas.iloc[:,2:32] y=datas.iloc[:,1:2] x_train,x_test,y_train,y_test=ms.train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=42) y_train=y_train.values.ravel() y_test=y_test.values.ravel() #构建和训练模型 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import pandas as pd # 构建 knn 模型 knn= KNeighborsClassifier(n_neighbors=43,weights='distance',p=2) #训练KNN模型 knn.fit(x_train,y_train) knn.score(x_train,y_train) # 评估模型效果 from sklearn.metrics import classification_report y_pred=knn.predict(x_test) print(classification_report(y_test,y_pred))讲一下

- n_neighbors：指定KNN分类器中的K值，即选择最近的K个邻居进行分类。 - weights：指定KNN分类器中的权重计算方式，包括uniform和distance两种方式。 - p：指定距离计算方式，包括欧式距离（p=2）和曼哈顿距离（p...

请教学式按句详细讲解以下代码：###--------------------KNN算法与决策树算法-------------------- from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split # 将文本数据转化为数值特征 vectorizer = TfidfVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(data_str_list) # 划分数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 特征缩放 scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train.toarray()) X_test = scaler.transform(X_test.toarray()) from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.metrics import accuracy_score # 使用网格搜索进行超参数调优 param_grid = { "n_neighbors": [3, 5, 7, 9], "weights": ["uniform", "distance"], "algorithm": ["auto", "ball_tree", "kd_tree", "brute"] } knn = KNeighborsClassifier() grid_search = GridSearchCV(knn, param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) print("KNN最优参数：", grid_search.best_params_) param_grid = { "criterion": ["gini", "entropy"], "max_depth": [3, 5, 7, 9] } dt = DecisionTreeClassifier() grid_search = GridSearchCV(dt, param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) print("决策树最优参数：", grid_search.best_params_) # 训练分类器并进行预测 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights="uniform", algorithm="auto") knn.fit(X_train, y_train) knn_pred = knn.predict(X_test) dt = DecisionTreeClassifier(criterion="gini", max_depth=9) dt.fit(X_train, y_train) dt_pred = dt.predict(X_test) # 混合使用KNN和决策树进行文本分类 ensemble_pred = [] for i in range(len(knn_pred)): if knn_pred[i] == dt_pred[i]: ensemble_pred.append(knn_pred[i]) else: ensemble_pred.append(knn_pred[i]) # 输出分类结果和准确率 print("KNN准确率：", accuracy_score(y_test, knn_pred)) print("决策树准确率：", accuracy_score(y_test, dt_pred)) print("混合使用准确率：", accuracy_score(y_test, ensemble_pred))

X_train = scaler.fit_transform(X_train.toarray()) X_test = scaler.transform(X_test.toarray()) 使用StandardScaler对特征进行缩放，fit_transform方法用于拟合和转换训练集特征，transform方法用于转换...

# K近邻算法 from sklearn import neighbors # 导包 from sklearn.model_selection import train_test_split import pandas as pd data = pd.read_csv("data/预处理.csv.", header=None); X = data.iloc[:, 1:14] # 0到124行；1-14列，训练集 Y = data.iloc[:, 0] Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split(X, Y, test_size=0.3) # 测试集占30% clf = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=3, weights='distance') # 实例化对象 训练模型 clf.fit(Xtrain, Ytrain) # 拟合数据 # predict = clf.predict(Ytrain) print("准确率为：", clf.score(Xtest, Ytest))

5. 创建一个K近邻分类器对象，并使用n_neighbors=3设置最近邻居的数量，weights='distance'设置权重计算方式为距离加权。 6. 使用clf.fit方法拟合训练数据，训练模型。 7. 通过调用clf.score方法计算在测试...

# K近邻算法 from sklearn import neighbors # 导包 from sklearn.model_selection import train_test_split import pandas as pd data = pd.read_csv("data/预处理.csv.", header=None); X = data.iloc[:, 1:14] # 0到124行；1-14列，训练集 Y = data.iloc[:, 0] Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split(X, Y, test_size=0.3) # 测试集占30% clf = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=3, weights='distance') # 实例化对象 训练模型 clf.fit(Xtrain, Ytrain) # 拟合数据 # predict = clf.predict(Ytrain) print("准确率为：", clf.score(Xtest, Ytest)) 什么意思，怎么使用，翻译每一行代码的意思

在这里，n_neighbors参数设置为3表示使用3个最近邻居进行分类，weights参数设置为'distance'表示考虑邻居之间的距离权重。 6. 使用fit方法拟合训练数据，即训练模型。 7. 使用score方法计算模型在测试集上的准确率。...

以下是使用KNN算法的过程，请详细解释以下代码，说明每个步骤如何实现，尤其需要说明调参过程的每句代码的用途以及做法来源：param_grid = { "n_neighbors": [3, 5, 7, 9], "weights": ["uniform", "distance"], "algorithm": ["auto", "ball_tree", "kd_tree", "brute"] } knn = KNeighborsClassifier() grid_search = GridSearchCV(knn, param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) print("KNN最优参数：", grid_search.best_params_) knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights="uniform", algorithm="auto") knn.fit(X_train, y_train) knn_pred = knn.predict(X_test)

1. param_grid = { "n_neighbors": [3, 5, 7, 9], "weights": ["uniform", "distance"], "algorithm": ["auto", "ball_tree", "kd_tree", "brute"] } 这里定义了一个参数网格，包含了三个参数：k值（n_neighbors...

from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor import pandas as pd KNN = KNeighborsRegressor(n_neighbors=7,weights='distance',p=1) KNN.fit(X_train, Y_train) Y_train_pred=KNN.predict(X_train) Y_test_pred = KNN.predict(X_test) print ("K近邻模型评估--训练集：") print ('r²:',KNN.score(X_train,Y_train)) print ('均方差',mean_squared_error(Y_train,Y_train_pred)) print ("K近邻模型评估--验证集：") print ('r²:',KNN.score(X_test,Y_test)) print ('均方差',mean_squared_error(Y_test,Y_test_pred))

其中，X_train和Y_train是训练集的自变量和因变量，X_test和Y_test是验证集的自变量和因变量。在训练完成后，使用模型对训练集和验证集进行预测，并输出模型的评估指标，包括r²和均方差。其中，r²表示拟合程度的...

k = 5 error = 0 color_cate = {1: 'b', 2: 'r', 3: 'g', 4: 'y'} plt.figure(figsize=(10, 6)) for index1, item1 in enumerate(zip(raw_data, pca_data)): raw_points, pca_points = item1[0], item1[1] x_train, y_train = [], [] for index2, item2 in enumerate(raw_data): if index1 != index2: x_train.append(item2[1:]) y_train.append(item2[0]) knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k, weights='distance') knn.fit(x_train, y_train) x_test = [raw_points[1:]] predict = knn.predict(x_test) if predict[0] != raw_points[0]: error += 1 print('预测：', predict[0], '真实：', raw_points[:1])报错Traceback (most recent call last): File "E:\好好学习\数据分析\test\analysis\PCA.py", line 55, in <module> knn.fit(x_train, y_train) File "D:\Anoconda\1\lib\site-packages\sklearn\neighbors\_classification.py", line 198, in fit return self._fit(X, y) File "D:\Anoconda\1\lib\site-packages\sklearn\neighbors\_base.py", line 420, in _fit check_classification_targets(y) File "D:\Anoconda\1\lib\site-packages\sklearn\utils\multiclass.py", line 197, in check_classification_targets raise ValueError("Unknown label type: %r" % y_type) ValueError: Unknown label type: 'continuous'

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k, weights='distance') knn.fit(x_train, y_train) 这里使用 isinstance 函数检查 y_train 的第一个元素是否为整数类型，如果不是，则将 y_train 转换为 numpy 数组...

报错Traceback (most recent call last): File "E:\好好学习\数据分析\test\analysis\PCA.py", line 54, in <module> knn.fit(x_train, y_train.astype('int')) AttributeError: 'list' object has no attribute 'astype'

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k, weights='distance') knn.fit(x_train, y_train.astype('int')) # 对 y_train 进行 astype 操作 这样，y_train 就被转换为了 numpy 数组类型，就可以使用 astype ...

熟悉sklearn中的集成方法的使用，使用mnist数据（访问方法见下面的cell），重复上述实验，实验中调节各模型的参数据应使得各模型的得分尽量高，这样集成后的得分才会高。import numpy as np from sklearn.datasets import fetch_openml # Load data from https://www.openml.org/d/554 X, y = fetch_openml("mnist_784", version=1, return_X_y=True, as_frame=False) X = X / 255.0 #[0,1]范围内的浮点数 print(X.shape,y.shape) #(70000, 784) (70000,)

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3, weights='distance') voting_clf = VotingClassifier(estimators=[('dtc', dtc), ('rfc', rfc), ('svc', svc), ('knn', knn)], voting='hard') voting_clf.fit(X_train, ...

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param_grid = {'n_neighbors': [3, 5, 7, 9], 'weights': ['uniform', 'distance']} # 使用GridSearchCV进行参数搜索 grid_search = GridSearchCV(knn, param_grid, cv=5) # 交叉验证次数 grid_search.fit(X_train,...

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