写一段代码使用有监督的knn临近算法对三维数据进行分类预测,使用留一验证法得到准确率
时间: 2024-02-12 18:04:10 浏览: 19
好的,下面是一段使用Python实现的代码,使用有监督的knn算法对三维数据进行分类预测,并使用留一验证法得到准确率。
```python
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import LeaveOneOut
import numpy as np
# 构造训练数据和标签
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])
y = np.array([0, 1, 0, 1])
# 构造knn分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# 使用留一验证法评估准确率
loo = LeaveOneOut()
correct = 0
for train_index, test_index in loo.split(X):
X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
knn.fit(X_train, y_train)
if knn.predict(X_test) == y_test:
correct += 1
# 打印准确率
accuracy = correct / len(X)
print('准确率为:', accuracy)
```
以上代码中,我们通过构造训练数据和标签,使用sklearn库中的KNeighborsClassifier构造了一个knn分类器。接着,我们使用留一验证法进行交叉验证,并计算准确率。最后,我们打印出了准确率。
需要注意的是,以上代码只是一个简单的示例,实际应用中需要根据具体问题进行调整和优化。