sklearn近邻算法
时间: 2023-06-28 17:03:46 浏览: 45
scikit-learn(sklearn)是Python中常用的机器学习库之一,提供了许多常见的机器学习算法的实现,包括近邻算法。近邻算法是一种基于实例的学习方法,它通过在训练集中查找与新样本最相似的样本来进行预测。
scikit-learn中实现的近邻算法包括K近邻(K-Nearest Neighbors,KNN)和最近邻(Nearest Neighbors,NN)。KNN算法中,预测样本的类别是由k个最近邻样本中出现次数最多的类别决定的。NN算法中,预测样本的类别是由最近的一个训练样本的类别决定的。
使用scikit-learn实现近邻算法的一般步骤如下:
1.导入所需库和数据集
```python
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
```
2.拆分训练集和测试集
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
```
3.训练模型
```python
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)
```
4.预测
```python
y_pred = knn.predict(X_test)
```
5.评估模型
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
以上是使用scikit-learn实现近邻算法的一般步骤,具体可以根据数据集和需求进行调整。