knn.fit(X_train, y_train) y_predicted = knn.predict(X_test)作用

时间: 2023-08-18 08:10:06 浏览: 245
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knn.zip_K-means python_K._knn estimation_python分类knn

这段代码使用了K近邻算法对鸢尾花数据集进行了分类，并预测了测试集的类别。 首先，knn.fit(X_train, y_train)根据训练集X_train和对应的目标变量y_train，构建出K近邻模型。其中knn是使用scikit-learn库中的KNeighborsClassifier类创建的一个实例，可以设置不同的K值和距离度量方式，以调整模型的参数。 接着，y_predicted = knn.predict(X_test)使用训练好的K近邻模型对测试集X_test进行分类，并将预测结果保存到y_predicted中。最后，我们可以将y_predicted与真实的测试集标签y_test进行比较，来评估模型的性能。
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iris = datasets.load_iris() from skLearn. preprocessing import MinMaxScaLer iris_ data=MinMaxScaLer().fit transform(iris .data) print(iris_ data[0:5,:l) iris_ df=pd. DataFrame(iris_ data scolumns=['Sepal Length', 'Sepal Width's 'Petal Length', 'Peta iris_ df['target' ]=iris. target from skLearn.model seLection import train. _test _split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_ split(iris. _df.iloc[:0:4], iris. df['target'], random. state=. 14) from skLearn . neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsCLassifier() knn.fit(X_ train, y_ train) y_ predicted = knn. predict(X_test) accuracy = np.mean(y predicted == y_ test) *100 print('当前分类评估器是: knn ') print('当前Accuracy是: %.1f' %accuracy + '%' )

4. 使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集。 5. 导入KNeighborsClassifier函数，并创建一个KNN分类器。 6. 使用训练集数据拟合KNN分类器，然后使用测试集数据对其进行预测。 7. 计算预测结果与...

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn_model = KNeighborsClassifier() knn_model.fit(X_train_std,y_train) print(knn_model.score(X_train_std,y_train)) print(knn_model.score(X_test_std,y_test)) from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix y_pred =knn_model.predict(X_test) print(classification_report(y_test,y_pred)) cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) plt.figure(figsize = (8,8)) sns.heatmap(cm,cmap= "Blues", linecolor = 'black' , linewidth = 1 , annot = True, fmt='' , xticklabels = ['A','B','C','D'] , yticklabels = ['A','B','C','D']) plt.xlabel("Predicted") plt.ylabel("Actual") plt.show() from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn_model = KNeighborsClassifier() prams ={ 'n_neighbors':[13,15,18,22]} gd_knn= GridSearchCV(knn_model , param_grid=prams, n_jobs=-1 ,cv=10) gd_knn.fit(X_train_std , y_train) print(gd_knn.best_estimator_) tuned_knn = gd_knn.best_estimator_ print(f'Train : {tuned_knn.score(X_train_std, y_train)}') model_eval(tuned_knn,X_test_std,y_test)

这段代码使用了scikit-learn库中的KNeighborsClassifier类来创建一个K近邻分类器，并使用fit方法对标准化后的训练数据进行拟合。接着，使用score方法计算了模型在训练集和测试集上的准确率，并将其打印输出。之后，...

import ... iris = datasets.load_iris() from sklearn.preprocessing import MinMaxScaleriris_data=MinMaxScaler().fit_transform(iris.data)pnint(ini.s...data[0.:.5..;J) iris_df=pd.DataFrame(iris_data,columns=[ ' Sepal Length ', 'Sepal Width ', 'Petal Length ',' Petal iris_df[ 'target ' ]=iris.target fnom sklearn.model_selection import train_test_split X_train，X_test,y_train,y_test = train_test_split(iris_df.iloc[ :,0:4], inis..df[ 'target ' ], random_state=.14) from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierknn = KNeighborsClassifier() knn.fit(X_train, y_train) y_predicted = knn.predict(x_test) accuracy = np.mean(y_predicted == y_test) *109print( '当前分类评估器是:knn ') print( '当前Accuracy是:%.1f' %accuracy + '%')使用的算法

接下来，我们使用predict()方法对测试集进行预测，并将预测结果保存到y_predicted中。使用np.mean()函数计算预测准确率，并将结果保存到accuracy中。 最后，我们输出分类评估器的名称和准确率。

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 读取CSV文件 data = pd.read_csv("D:/Salary_data.csv") # 去除缺失值 data.dropna(inplace=True) # 将分类变量转换为虚拟变量 data = pd.get_dummies(data) # 将特征和目标变量分开 X = data.drop('Salary', axis=1) y = data['Salary'] # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 标准化特征 scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) # 创建KNN回归器 knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5) # 在训练集上拟合模型 knn.fit(X_train, y_train) # 在测试集上评估模型 score = knn.score(X_test, y_test) print("R-squared score:", score) R-squared score: 0.6441725303407546 绘制可视化

y_pred = knn.predict(X_test) # 绘制散点图 plt.scatter(y_test, y_pred) plt.xlabel("Actual Salary") plt.ylabel("Predicted Salary") plt.title("KNN Regression - Actual vs. Predicted Salary") # 绘制一条...

import shap##评价个体在团体中的贡献 全局解释性 explainer=shap.KernelExplainer(knn.predict,newxtrain) X_test=newxtest.sample(n=20,replace=False) knn.predict(X_test) knn.predict_proba(X_test)[:,1] shap_values =explainer.shap_values(X_test) shap.summary_plot(shap_values,X_test)

print('Predicted probabilities:', knn.predict_proba(X_test)[:, 1]) # 计算SHAP值 shap_values = explainer.shap_values(X_test) # 绘制特征重要性图 shap.summary_plot(shap_values, X_test) 其中，...

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #导入 scikit-learn 库中的 KNeighborsClassifier 类，用于构建 k 近邻分类器模型 knn_model = KNeighborsClassifier() #创建一个 KNeighborsClassifier 对象，用于训练 k 近邻分类器模型。 knn_model.fit(X_train_std, y_train) #使用训练数据 X_train_std 和标签数据 y_train 来训练 k 近邻分类器模型。 print(knn_model.score(X_train_std, y_train)) #打印训练数据上的分类准确度得分。 print(knn_model.score(X_test_std, y_test)) #打印测试数据上的分类准确度得分。 from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix #导入 scikit-learn 库中的 classification_report 和 confusion_matrix 函数，用于评估分类器模型的性能。 y_pred = knn_model.predict(X_test) #使用训练好的 k 近邻分类器模型对测试数据 X_test 做出预测。 print(classification_report(y_test, y_pred)) from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix #导入 scikit-learn 库中的 classification_report 和 confusion_matrix 函数，用于评估分类器模型的性能。 y_pred = knn_model.predict(X_test) #使用训练好的 k 近邻分类器模型对测试数据 X_test 做出预测，将预测结果保存在 y_pred 变量中。 print(classification_report(y_test, y_pred)) cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) #使用 confusion_matrix 函数计算分类器模型在测试数据上的混淆矩阵，并将其保存在 cm 变量中。其中，y_test 是测试数据的真实标签，y_pred 是分类器模型预测的标签。 plt.figure(figsize = (8,8)) #创建一个大小为 8x8 的图形窗口，用于展示可视化结果 sns.heatmap() #使用 seaborn 库中的 heatmap 函数绘制混淆矩阵的热力图 plt.xlabel("Predicted") #指定 x 轴的标签为“Predicted” plt.ylabel("Actual") #指定 y 轴的标签为“Actual” plt.show() 绘制热力图并进行解释

这段代码是用于构建一个 k 近邻分类器模型，并对其在测试数据上的性能进行评估和可视化展示的。具体来说，代码首先导入了 scikit-learn 库中的 KNeighborsClassifier 类，用于构建 k 近邻分类器模型，并使用训练数据...

def predict(self, X_test): y_pred = [] for test_sample in X_test: distances = [self.euclidean_distance(test_sample, x) for x in self.X] nearest_indices = np.argsort(distances)[:self.n_neighbors] nearest_labels = self.y[nearest_indices] unique_labels, counts = np.unique(nearest_labels, return_counts=True) predicted_label = unique_labels[np.argmax(counts)] y_pred.append(predicted_label) return np.array(y_pred)

这段代码定义了KNN算法中的predict方法，用于对测试样本进行预测。 在这个方法中，首先创建一个空列表y_pred，用于存储预测结果。 然后，对于测试样本集X_test中的每一个样本test_sample，计算它与训练...

dict_of_models = {'RandomForest': RandomPipeline, 'AdaBoost': AdaPipeline, 'SVM': SVMPipeline, 'KNN': KNNPipeline, 'LR': LRPipeline}；def evaluation(model): # calculating the probabilities y_pred_proba = model.predict_proba(X_test) # finding the predicted valued y_pred = np.argmax(y_pred_proba,axis=1) print('Accuracy = ', accuracy_score(y_test, y_pred)) print('-') print(confusion_matrix(y_test,y_pred)) print('-') print(classification_report(y_test,y_pred)) print('-') N, train_score, test_score = learning_curve(model, X_train, y_train, cv=4, scoring='f1', train_sizes=np.linspace(0.1,1,10)) plt.figure(figsize=(5,5)) plt.plot(N, train_score.mean(axis=1), label='train score') plt.plot(N, test_score.mean(axis=1), label='validation score') plt.legend() plt.show()

在函数内部，首先使用传入的模型对象对测试集 X_test 进行预测，并计算预测的概率值。接着使用 np.argmax 函数找到预测值中概率最大的类别，作为最终的预测结果。然后打印出模型的准确率、混淆矩阵和分类报告。最后...
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kNN.zip_knn_knn的python实现_k近邻_python_python算法

predicted_labels = [knn_predict(X_train, y_train, sample, k) for sample in X_test] 三、KNN算法的优缺点 优点： 1. 算法简单，易于理解。 2. 无需训练过程，适合小规模数据集。 3. 能处理多分类问题，也...

def knn_predict(train_set, test_instance, k): distances = [] for train_instance in train_set: dist = euclidean_distance(test_instance, train_instance) distances.append((train_instance, dist)) distances.sort(key=lambda x: x[1]) neighbors = [distance[0] for distance in distances[:k]] predictions = [neighbor[-1] for neighbor in neighbors] predicted_class = max(set(predictions), key=predictions.count) return predicted_class # 从CSV文件中读取数据 def load_data(filename): dataset = [] with open(filename, 'r') as file: csv_reader = csv.reader(file) next(csv_reader) # 跳过标题行 for row in csv_reader: dataset.append([float(value) for value in row]) return dataset解释这段代码

1. 定义了一个函数knn_predict，该函数接收三个参数：训练集train_set、测试集中的一个实例test_instance和k值。该函数的作用是预测test_instance的类别。 2. 在knn_predict函数中，首先定义了一个空列表distances...

用python代码实现使用KNN算法识别mnist.test_image中的每个图片对应的数值并于mnist.test_labels进行比较看是否正确。已有mnist.train_image和mnist.test_labels

predicted_labels = knn.predict(test_images) 最后，我们可以比较预测的标签和测试集中的真实标签，计算模型的准确率： python accuracy = np.mean(predicted_labels == test_labels) print("Accuracy:", ...

请使用 KNN 方法或者其它方法，来判断题目给出的 未知对象(test_dataset_KNN.txt)属于哪一类。(散点图相关数据集 train_dataset_KNN)并作图

knn_model.fit(X_train, y_train) 4. **预测**：使用测试数据(test_dataset_KNN.txt)进行预测，得到每个样本的预测类别。 5. **评估性能**：对预测结果进行评估，例如计算准确率、召回率等指标。 6. **可视化...

用knn.py程序求数据点（8，7）、（10，2）的标签类别。

predicted_labels = model.predict(test_data) print(predicted_labels) 其中，test_data是一个二维数组，每一行代表一个测试数据点的特征向量；predicted_labels是一个一维数组，每个元素代表对应测试数据点的...

python实现knn算法案例_Python实现的knn算法示例

knn.fit(X, y) # 绘制决策边界 x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1 y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.1), np.arange(y_...

优化课堂所讲Knn的流程，并封装为预测函数（如predict），模仿sklearn风格，将iris.csv拆分训练集合和测试集，通过预测结果，给出分类的预测准确性。 使用NumPy 完成KD 树的构建 测试数据集为：X = np.array([[2, 3], [5, 4], [9, 6], [4, 7], [8, 1], [7, 2]]) #每个样本有两个特征 y = np.array(['苹果', '苹果', '香蕉', '苹果', '香蕉', '香蕉']) #每个样本对应的标签 使用NumPy完成KD树的搜索（有能力的同学选做）

def knn_predict(X_train, y_train, X_test, k): distances = np.sqrt(np.sum((X_train - X_test)**2, axis=1)) nearest_indices = np.argsort(distances)[:k] nearest_labels = y_train[nearest_indices] ...

已知有n个对象，每个对象包含x与y特征，c是他的特征属性，当k=5时KNN算法完整代码

knn.fit(X, y) # 假设要对以下新数据进行预测 new_data = np.array([(2, 3, 'a'), (6, 7, 'b')]) # 进行预测 predicted_labels = knn.predict(new_data) print(predicted_labels) # 输出预测标签 输出结果为...

补充 python 代码，完成 kNNClassifier 类中的 fit 函数与 predict 函数。实现 kNN 算法的训练与预测功能。 相关知识

# knn.fit(X_train, y_train) # predictions = knn.predict(X_test) 这个类中，fit函数用于保存训练数据和标签，而predict函数则用来进行实际的预测。_predict是一个内部方法，用于计算单个数据点的k个...

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