1 accuracy: 100.0000000000% 2 accuracy: 100.0000000000% 3 accuracy: 98.1927710843% 4 accuracy: 98.1927710843% 5 accuracy: 91.2650602410% 6 accuracy: 92.4698795181% 7 accuracy: 87.0481927711% 8 accuracy: 88.8554216867% 9 accuracy: 86.1445783133% 10 accuracy: 88.8554216867% 11 accuracy: 87.9518072289% 12 accuracy: 89.1566265060% 13 accuracy: 87.3493975904% 14 accuracy: 88.5542168675% 15 accuracy: 86.1445783133% 16 accuracy: 87.9518072289% 17 accuracy: 84.3373493976% 18 accuracy: 84.6385542169% 19 accuracy: 82.2289156627% 20 accuracy: 84.6385542169%中的k值和准确率哪个更好
时间: 2023-08-23 18:05:32 浏览: 49
在这个数据集中,k值为2和3时准确率都达到了100%,因此这两个k值的效果都非常好。但是,k值过小容易导致过拟合,而k值过大则容易导致欠拟合。因此,需要根据具体的应用场景和数据集特征来选择合适的k值。如果需要更高的准确率并且数据集较大,则可以选择k值较小的2或3;如果需要更稳定的结果,则可以选择k值较大的12或13。所以,需要根据实际情况进行权衡和选择。
相关问题
Accuracy: %.4f Precision: %.4f Recall: %.4f F-score: %.4f
这是一个评估分类模型性能的指标,其中:
- Accuracy(准确率):模型正确分类的样本数占总样本数的比例。
- Precision(精确率):模型正确分类为正例的样本数占模型分类为正例的样本数的比例。
- Recall(召回率):模型正确分类为正例的样本数占真实正例的样本数的比例。
- F-score(F值):综合考虑了 Precision 和 Recall,是二者的调和平均数。
这些指标越高,表示模型性能越好。
print('Epoch: ', epoch, '| train loss: %.4f' % loss.data.cpu().numpy(), '| test accuracy: %.2f' % accuracy)
这段代码是用来在训练过程中打印每个epoch的训练损失和测试准确率的。其中,epoch表示当前训练的轮数,loss.data.cpu().numpy()表示当前epoch的训练损失,accuracy表示当前epoch的测试准确率。通过'%.4f' % loss.data.cpu().numpy()和'%.2f' % accuracy将损失和准确率的值格式化为浮点数,并进行四舍五入保留4位和2位小数。最终输出的结果为:Epoch: X | train loss: Y | test accuracy: Z,其中X为当前训练的轮数,Y为当前epoch的训练损失,Z为当前epoch的测试准确率。
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