导入交叉验证工具集,迭代次数为6,使用KNN模型(K值从1至20),打印出KNN模型的最好得分和最优参数K
时间: 2024-03-05 12:48:48 浏览: 34
好的,您的问题是导入交叉验证工具集,迭代次数为6,使用KNN模型(K值从1至20),打印出KNN模型的最好得分和最优参数K。这个问题可以通过以下步骤来解决:
1. 导入必要的Python库,包括sklearn、numpy和matplotlib。
2. 读取数据集,将数据集划分为训练集和测试集。
3. 构建KNN模型,并使用交叉验证工具集来评估模型的性能。
4. 打印出KNN模型的最好得分和最优参数K。
下面是一个Python代码示例,可以用来实现这个问题:
```python
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 构建KNN模型,并使用交叉验证工具集来评估模型的性能
k_range = range(1, 21)
k_scores = []
for k in k_range:
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
scores = cross_val_score(knn, X_train, y_train, cv=6, scoring='accuracy')
k_scores.append(np.mean(scores))
# 打印出KNN模型的最好得分和最优参数K
best_score = max(k_scores)
best_k = k_range[k_scores.index(best_score)]
print("KNN模型的最好得分为:{:.2f}%".format(best_score * 100))
print("KNN模型的最优参数K为:{}".format(best_k))
# 可视化K值与交叉验证得分的关系
plt.plot(k_range, k_scores)
plt.xlabel('Value of K for KNN')
plt.ylabel('Cross-Validated Accuracy')
plt.show()
```
这个示例代码中,我们使用了sklearn库中的datasets模块来加载iris数据集。接着使用train_test_split()函数将数据集划分为训练集和测试集。然后,使用KNeighborsClassifier()函数构建KNN模型,并使用cross_val_score()函数和交叉验证工具集来评估模型在训练集上的性能。在这个例子中,我们选择了6次迭代(cv=6)作为交叉验证的次数。最后,我们使用max()函数和index()函数来找到KNN模型的最好得分和最优参数K,并使用matplotlib库来可视化K值与交叉验证得分的关系。
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