import numpy as np from sklearn import neighbors tmp = np.loadtxt("fruit_data.txt") clf = neighbors.KNeighborsClassifier(3, weights='distance') data=tmp[:,1:] labels=tmp[:,0] clf.fit(data,labels) r=clf.predict([[192,8.4,7.3,0.55]]) #对A进行预测 print('KNN result is:',int(r)) r=clf.predict([[200,7.3,10.5,0.72]]) #对B进行预测 print('KNN result is:',int(r))解释代码

这段代码的作用是导入numpy和sklearn中的neighbors，并从文本文件"fruit_data.txt"中加载数据。然后创建一个kNN分类器（有3个最近邻居，权重为距离），并将数据和标签传递给分类器进行训练。最后，预测一个新的样本（重量为192g，直径为8.4cm，高度为7.3cm，纹理密度为0.55）所属的水果类型，将结果存储在变量r中。

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import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 使用 loadtxt() 函数读取 txt 文件，获取花的数据 with open('花的种类.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: data = np.loadtxt(f, delimiter=',', usecols=[0, 1, 2, 3], dtype=float, skiprows=1) labels = np.loadtxt(f, delimiter=',', usecols=[4], dtype=str, skiprows=1) # 划分训练集和测试集 train_data, test_data, train_labels, test_labels = train_test_split(data, labels, test_size=0.2) # 训练模型 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) knn.fit(train_data, train_labels) # 预测结果 pred_labels = knn.predict(test_data) # 计算准确率 accuracy = np.mean(pred_labels == test_labels) print('预测准确率：', accuracy)计算

预测准确率的计算已经包含在代码中了。代码最后的`print('预测准确率：', accuracy)`语句会输出预测准确率的结果。您可以直接运行代码，即可得到预测准确率的数值。

如果您希望将预测准确率的数值保存到文件中，可以将结果写入到文件中，例如：

with open('准确率.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write('预测准确率：' + str(accuracy))

这样会将预测准确率写入到名为`准确率.txt`的文件中。您可以根据需要修改文件名和路径。

希望能够帮助到您！如果还有其他问题，请继续提问。

import numpy as np import sklearn import pandas as pd data = pd.read_csv('C:/Users/86159/Desktop/TaxDetection_NoLable.csv') data.head(11) X=data.loc[:,:] y=data.loc[:,] from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0) from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) clf.fit(X_train, y_train.astype('int')) print("Test set predictions: {}".format(clf.predict(X_test))) print("Training set score:{:.2f}".format(clf.score(X_train,y_train))) print("Test set accuracy: {:.2f}".format(clf.score(X_test, y_test)))

这段代码中有一个问题，即y的赋值语句中没有指定具体的列名或索引，因此会导致后面的代码无法正确地运行。你需要指定y的列名或索引，以便正确地将y数据提取出来。假设你的数据集中有一个名为"label"的列，你可以将y的赋值语句修改为：

y = data.loc[:, "label"]

这样就可以将"label"列的数据提取出来作为y数据了。