采用K折交叉验证寻找最佳的K值并进行可视化分析——以鸢尾花(iris)数据集为例
时间: 2023-05-19 09:06:54 浏览: 126
可以使用Python中的Scikit-learn库来实现K折交叉验证。以下是一个示例代码:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import cross_val_score, KFold
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import matplotlib.pyplot as plt
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
k_range = range(1, 31)
k_scores = []
for k in k_range:
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
# 使用10折交叉验证
kf = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=0)
scores = cross_val_score(knn, X, y, cv=kf, scoring='accuracy')
k_scores.append(scores.mean())
# 可视化分析
plt.plot(k_range, k_scores)
plt.xlabel('Value of K for KNN')
plt.ylabel('Cross-Validated Accuracy')
plt.show()
```
这段代码将K值从1到30进行了遍历,并使用10折交叉验证计算了每个K值的平均准确率。最后,将K值和准确率绘制成图表,以便进行可视化分析。