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
时间: 2023-12-24 10:29:23 浏览: 31
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。
相关问题
from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error b_datas = datasets.load_boston() 为什么报错?
我没有看到具体的错误信息,但是根据你提供的代码,可能是因为缺少了一些必要的代码行。在加载完数据集之后,你需要将数据集划分为训练集和测试集,然后再拟合模型并进行预测。你可以尝试在代码中添加以下行:
```
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(b_datas.data, b_datas.target, test_size=0.2, random_state=42)
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean squared error: ", mse)
```
这些代码可以将数据集划分为训练集和测试集,使用线性回归模型拟合训练数据并进行预测,最后计算均方误差并输出。
import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split pd.set_option('display.max_columns', None) # 所有列 pd.set_option('display.max_rows', None) # 所有行 data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx') X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵 y = data['label'] # 标签列 # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, stratify=None, shuffle=True, random_state=0) # 划分带标签数据集 labeled_size = 0.3 n_labeled = int(labeled_size * len(X_train)) indices = np.arange(len(X_train)) unlabeled_indices = np.delete(indices, y_train.index[:n_labeled]) X_unlabeled = X_train.iloc[unlabeled_indices] y_unlabeled = y_train.iloc[unlabeled_indices] X_labeled = X_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] y_labeled = y_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] from sklearn import preprocessing pre_transform=preprocessing.StandardScaler() pre_transform.fit(np.vstack([train_datas, test_datas])) train_datas=pre_transform.transform(train_datas) test_datas=pre_transform.transform(train_datas) from LAMDA_SSL.Algorithm.Regression.CoReg import CoReg model=CoReg() model.fit(X=train_datas,y=labeled_y,test_datas=unlabeled_X) pred_y=model.predict(X=test_X) from LAMDA_SSL.Evaluation.Regressor.Mean_Squared_Error import Mean_Squared_Error performance = Mean_Squared_Error().scoring(test_y, pred_y)帮我看一下这段代码有什么问题?怎么修改?
在代码中,预处理部分中使用了未定义的变量 `train_datas` 和 `test_datas`,应该将其改为 `X_train` 和 `X_test`。
另外,在调用 `CoReg` 模型时,传入的参数名 `test_datas` 应该改为 `unlabeled_X`,因为在之前的代码中,`X_unlabeled` 被赋值给了 `unlabeled_X`。
最后,在计算预测结果时,应该将 `test_X` 改为 `X_test`。
修改后的代码如下:
```
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import preprocessing
from LAMDA_SSL.Algorithm.Regression.CoReg import CoReg
from LAMDA_SSL.Evaluation.Regressor.Mean_Squared_Error import Mean_Squared_Error
pd.set_option('display.max_columns', None) # 所有列
pd.set_option('display.max_rows', None) # 所有行
data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx')
X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵
y = data['label'] # 标签列
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, stratify=None, shuffle=True, random_state=0)
# 划分带标签数据集
labeled_size = 0.3
n_labeled = int(labeled_size * len(X_train))
indices = np.arange(len(X_train))
unlabeled_indices = np.delete(indices, y_train.index[:n_labeled])
X_unlabeled = X_train.iloc[unlabeled_indices]
y_unlabeled = y_train.iloc[unlabeled_indices]
X_labeled = X_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]]
y_labeled = y_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]]
# 数据预处理
pre_transform=preprocessing.StandardScaler()
pre_transform.fit(np.vstack([X_train, X_test]))
X_train = pre_transform.transform(X_train)
X_test = pre_transform.transform(X_test)
# 构建和训练模型
model = CoReg()
model.fit(X=X_train, y=y_labeled, test_datas=X_unlabeled)
pred_y = model.predict(X=X_test)
# 计算性能指标
performance = Mean_Squared_Error().scoring(y_test, pred_y)
```