knn文本分类确定k值 网格搜索法代码
时间: 2023-10-11 18:06:42 浏览: 41
以下是使用Python进行KNN文本分类中,使用网格搜索法确定最佳K值的示例代码:
```python
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
# 加载数据集
newsgroups_train = fetch_20newsgroups(subset='train')
X_train = newsgroups_train.data
y_train = newsgroups_train.target
# 特征提取
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english')
X_train = vectorizer.fit_transform(X_train)
# 定义KNN模型
knn = KNeighborsClassifier()
# 定义参数范围
param_grid = {'n_neighbors': [3, 5, 7, 9, 11]}
# 网格搜索
grid_search = GridSearchCV(knn, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
# 输出最佳K值和对应的准确率
print("Best k: %d" % grid_search.best_params_['n_neighbors'])
print("Best score: %.4f" % grid_search.best_score_)
```
在上述代码中,我们首先加载了20newsgroups数据集,并使用TfidfVectorizer进行特征提取。然后,我们定义了KNN模型,并指定了参数范围。最后,我们使用GridSearchCV进行网格搜索,指定了5折交叉验证,并输出最佳K值和对应的准确率。
需要注意的是,上述代码仅为示例代码,实际应用中需要根据具体情况进行调整。
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