def run_knn_regressor_q3(dataset): x_train, x_test, y_train, y_test = t_split(dataset.data, dataset.target, train_size=0.6, random_state=1) knn = KnnRegressorCV() knn.fit(x_train, y_train) error_rates_train = [] error_rates_test = [] max_k = 20 for k in range(1, max_k + 1): knn = KnnRegressor(k).fit(x_train, y_train) error_rates_train.append(MSE(y_train, knn.predict(x_train))) error_rates_test.append(MSE(y_test, knn.predict(x_test))) print("bestK external", np.argmin(error_rates_test) + 1)给这段代码加注释
时间: 2023-12-24 14:08:48 浏览: 31
这段代码的功能是使用k近邻回归模型对一个数据集进行训练和测试,并输出测试误差最小的k值。
具体注释如下:
```python
def run_knn_regressor_q3(dataset):
# 将数据集划分为训练集和测试集,训练集占60%,随机种子为1
x_train, x_test, y_train, y_test = t_split(dataset.data, dataset.target, train_size=0.6, random_state=1)
# 创建一个KnnRegressorCV对象,使用交叉验证的方式寻找最优的k值
knn = KnnRegressorCV()
knn.fit(x_train, y_train)
# 初始化训练集和测试集的误差列表,k的取值范围为1-20
error_rates_train = []
error_rates_test = []
max_k = 20
for k in range(1, max_k + 1):
# 创建一个KnnRegressor对象,并在训练集上拟合模型
knn = KnnRegressor(k).fit(x_train, y_train)
# 计算模型在训练集和测试集上的平均平方误差(MSE)
error_rates_train.append(MSE(y_train, knn.predict(x_train)))
error_rates_test.append(MSE(y_test, knn.predict(x_test)))
# 打印出测试集上MSE最小的k值加1(因为k从1开始)
print("bestK external", np.argmin(error_rates_test) + 1)
```
需要注意的是,这里使用了`MSE`函数来计算模型的误差,而`np.argmin`函数用来找到误差列表中最小值的位置,因为k从1开始,所以最终要加上1。