knn.score(newxtest,ytest)是什么意思
时间: 2024-05-18 15:12:09 浏览: 20
这是使用KNN分类器对测试数据进行评估的代码。其中,knn是使用KNeighborsClassifier类创建的KNN分类器对象,newxtest是测试数据集经过特征选择后的特征数据,ytest是测试数据集中的目标变量(标签)。通过调用knn对象的score方法,可以使用拟合好的模型对测试数据集进行预测,并计算预测结果与真实标签之间的准确率,即返回值表示分类器在测试数据集上的预测精度(accuracy)。
相关问题
knn.score(newxtest,ytest)得到了什么
这段代码使用了sklearn库中的KNN分类器,其中knn是一个KNeighborsClassifier对象,调用了它的score方法来评估模型在测试集上的准确率。
具体来说,score方法会计算模型在测试集上的预测准确率,即正确分类的样本数占总样本数的比例。该方法返回一个准确率值,范围在0到1之间,值越高表示模型的预测效果越好。
使用方法如下:
```
# 计算模型在测试集上的准确率
accuracy = knn.score(newxtest, ytest)
# 输出准确率
print('Accuracy:',accuracy)
```
其中,newxtest是经过特征选择后的测试集特征矩阵,ytest是测试集的标签向量。在上述代码中,首先调用score方法计算模型的准确率,然后将结果保存在accuracy变量中,并输出准确率。
knn.score(newxtest,ytest)
`knn.score(newxtest,ytest)` 是用来计算 KNN 模型在测试数据集上的准确率(Accuracy)的方法。其中,`newxtest` 是测试数据集的特征矩阵,`ytest` 是测试数据集的标签。这个方法会返回一个准确率的值,表示模型在测试数据集上的预测结果与实际结果匹配的比例。通常情况下,准确率越高,说明模型的泛化能力越好,具有更好的预测能力。
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