Python 导入jobs
时间: 2023-06-27 13:02:25 浏览: 41
对不起,我不太明白你的问题。请问你是想导入一个名为 "jobs" 的 Python 模块吗?如果是的话,你可以在 Python 中使用 `import jobs` 命令来导入该模块。不过这需要保证你的 Python 环境中存在名为 "jobs.py" 或 "jobs/__init__.py" 的文件。如果你想要更具体的帮助,请提供更多的背景信息和具体问题描述。
相关问题
python的KNN
KNN(K-Nearest Neighbors)是一种基本的分类和回归算法,它的基本思想是通过计算待分类样本与训练集中所有样本的距离,选取距离最近的K个样本,根据这K个样本的类别进行投票,将待分类样本归为票数最多的类别。
在Python中,可以使用scikit-learn库中的KNeighborsClassifier类来实现KNN算法。具体步骤包括:
1.导入KNeighborsClassifier类
```python
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
```
2.创建KNeighborsClassifier对象,并设置参数
```python
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights='uniform', algorithm='auto', leaf_size=30, p=2, metric='minkowski', metric_params=None, n_jobs=None)
```
其中,n_neighbors表示选取的最近邻居数,weights表示投票权重,algorithm表示计算最近邻居的算法,leaf_size表示BallTree或KDTree的叶子节点大小,p表示距离度量的指数,metric表示距离度量方法,metric_params表示距离度量方法的参数,n_jobs表示并行处理的数量。
3.使用fit()方法拟合模型
```python
knn.fit(X_train, y_train)
```
其中,X_train表示训练集特征数据,y_train表示训练集标签数据。
4.使用predict()方法进行预测
```python
y_pred = knn.predict(X_test)
```
其中,X_test表示测试集特征数据,y_pred表示预测结果。
python 随机森林模型
随机森林是一种集成学习方法,它由多个决策树组成。每个决策树都是独立训练的,然后通过投票或平均的方式来进行预测。随机森林在分类和回归问题中都有很好的表现。
以下是一个使用随机森林模型的例子:
```python
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn import metrics
import numpy as np
# 创建随机森林回归模型
forest = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=1, n_jobs=-1)
# 使用训练数据进行模型训练
forest.fit(X_train, Y_train)
# 使用验证数据进行预测
y_validation_pred = forest.predict(X_validation)
# 评估模型性能
score = forest.score(X_validation, Y_validation)
print('随机森林模型得分:', score)
print('Mean Absolute Error:', metrics.mean_absolute_error(Y_validation, y_validation_pred))
print('Mean Squared Error:', metrics.mean_squared_error(Y_validation, y_validation_pred))
print('Root Mean Squared Error:', np.sqrt(metrics.mean_squared_error(Y_validation, y_validation_pred)))
```
这段代码中,我们首先导入了`RandomForestRegressor`类和一些评估指标的函数。然后,我们创建了一个随机森林回归模型,并使用训练数据进行训练。接下来,我们使用验证数据进行预测,并计算了模型的准确率分值、MAE、MSE和RMSE等评估指标。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)