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

这段代码主要是构建了一个KNN分类器模型，并且用该模型来对威斯康星州乳腺癌数据集进行分类。具体步骤如下：

1. 读取数据集：使用pandas库中的read_csv函数读取威斯康星州乳腺癌数据集。

2. 分割数据集：使用sklearn库中的train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集。

3. 构建模型：使用sklearn库中的KNeighborsClassifier函数构建KNN分类器模型，并指定一些参数。

4. 训练模型：使用fit函数对模型进行训练。

5. 评估模型效果：使用sklearn库中的classification_report函数对模型进行评估，输出模型的分类性能指标，如精确率、召回率、F1值等。

其中，KNN分类器模型的参数包括：

- 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=1）两种方式。