neighbors = 3 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsClassifier(neighbors) knn.fit(x_train,y_train) print("KNN 训练精度:“,knn.score(x_test,y_test)) print("KNN泛化精度: knn.score(x_train,y_train))代码解释
时间: 2024-04-03 11:31:49 浏览: 17
这段代码使用了scikit-learn中的KNeighborsClassifier类来实现K近邻算法,并使用x_train和y_train来训练模型。其中,neighbors是K近邻算法中的超参数,代表选取的最近的K个点来进行预测。knn.score(x_test, y_test)用于计算测试集上的分类精度,knn.score(x_train, y_train)用于计算训练集上的分类精度,以此来判断模型的泛化能力。其中,score()方法返回的是模型的分类精度,即正确分类的样本数量与总样本数量的比例。
相关问题
neighbors = 3 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsClassifier(neighbors) knn.fit(x_train,y_train) print("KNN 训练精度:",knn.score(x_test,y_test)) print("KNN 泛化精度:",knn.score(x_train,y_train))
这段代码使用sklearn库中的K最近邻(K Nearest Neighbor,KNN)分类器对wine_data数据集进行分类建模,并分别计算训练精度和泛化精度。具体来说,代码首先使用KNeighborsClassifier函数定义一个KNN分类器模型,其中neighbors=3表示选取3个最近邻样本来进行分类。然后,使用fit函数对训练集进行拟合,得到一个训练好的模型。
接着,使用score函数分别计算模型在训练集和测试集上的精度,并将结果输出。需要注意的是,训练精度和泛化精度的差距越小,说明模型的泛化能力越好,即能够更好地适应新的数据。如果训练精度高而泛化精度低,则可能存在过拟合问题,需要对模型进行调整。反之,如果训练精度和泛化精度都比较低,则可能存在欠拟合问题,需要增加模型的复杂度或者改变模型的结构。
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))分行解释代码
这段代码主要是使用 scikit-learn 库中的 KNeighborsClassifier 类构建并训练了一个 k 近邻分类器模型,并对模型进行了评估。
- `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))`:打印分类器模型在测试数据上的分类报告,包括精确率、召回率、F1 值等指标。