分别采用网格搜索和随机搜索方法对KNN模型中的k值进行优化,具体解决鸢尾花分类问题,k取1到20之内的所有奇数。最后输出最优的模型、k值和多分类的各项性能指标、PR曲线和ROC曲线。
时间: 2024-03-13 14:44:51 浏览: 22
好的,针对您的问题,我可以给出以下解答:
首先,我们需要导入所需的库和数据集:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV, RandomizedSearchCV
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.metrics import plot_precision_recall_curve, plot_roc_curve
import matplotlib.pyplot as plt
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
```
然后,我们定义网格搜索和随机搜索的参数空间以及KNN模型:
```python
# 定义参数空间
param_grid = {'n_neighbors': list(range(1, 20, 2))}
# 定义KNN模型
knn = KNeighborsClassifier()
# 定义随机搜索和网格搜索的参数空间
random_search = RandomizedSearchCV(knn, param_distributions=param_grid, cv=5, n_iter=10, random_state=42)
grid_search = GridSearchCV(knn, param_grid=param_grid, cv=5)
```
接着,我们使用随机搜索和网格搜索分别进行模型训练和优化:
```python
# 随机搜索
random_search.fit(X, y)
# 网格搜索
grid_search.fit(X, y)
```
我们可以通过如下方式查看最优的模型和其对应的参数:
```python
# 输出最优参数
print("Random Search Best Params: ", random_search.best_params_)
print("Grid Search Best Params: ", grid_search.best_params_)
```
最后,我们可以使用最优的模型和参数进行预测,并输出相应的性能指标、PR曲线和ROC曲线:
```python
# 预测
y_pred = grid_search.predict(X)
# 打印分类报告
print(classification_report(y, y_pred))
# 绘制PR曲线和ROC曲线
plot_precision_recall_curve(grid_search, X, y)
plot_roc_curve(grid_search, X, y)
plt.show()
```
这样,我们就完成了KNN模型中k值的优化,并输出了最优的模型、k值和多分类的各项性能指标、PR曲线和ROC曲线。