教我[knn],最后给我一个测验
时间: 2023-05-25 17:02:22 浏览: 59
KNN(K-Nearest Neighbors)算法是一种基于实例的学习方法,用于分类和回归问题。 它通过比较邻近数据点的标签来预测新数据点的标签。
KNN分类算法的步骤如下:
1. 计算新数据点与所有已知数据点的距离
2. 选取距离最近的K个数据点
3. 以这K个数据点中最频繁的类别作为新数据点的预测标签
如果是回归问题,则可以用K个数据点的平均值或加权平均值来预测新数据点的数值。
下面是用Python实现KNN算法的代码:
```python
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 拆分数据集
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 创建KNN模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
# 拟合模型并预测
knn.fit(X_train, y_train)
y_pred = knn.predict(X_test)
# 打印模型准确性
print('模型准确性:', knn.score(X_test, y_test))
```
上述代码读取了一个名为data.csv的数据集,并将其拆分为训练集(80%)和测试集(20%)。 然后,KNN模型使用5邻居,拟合训练数据并预测测试数据。最后,打印模型的准确性。
最后,这是一个简单的测验,你可以尝试回答一下:
给定以下数据点,使用KNN分类器来预测目标类别。
```python
X = [[2, 4], [4, 6], [4, 2], [4, 4], [6, 4]]
y = [0, 0, 1, 1, 0]
```
新数据点为[6, 6],K为3。
根据KNN算法,首先需要计算新数据点与每个数据点的距离:
```
[2.82842712, 2, 4, 2, 2.82842712]
```
然后,选择距离最近的K个点(这里为[4,2],[4,4]和[6,4]),其中包括两个标签为1,一个标签为0。因此,预测的目标标签为1。
希望这个测验能帮助你更好地了解KNN算法的工作原理。