1)基于欧式距离,使用sklearn中的交叉验证方法cross_val_score ,选出最优的k值,使
时间: 2023-05-03 08:03:02 浏览: 82
进行k近邻分类时的准确率最高。首先,要先对数据进行预处理,包括数据清洗、特征提取、数据转换等操作。接着,将数据集分成训练集和测试集,然后使用sklearn中的k近邻分类器,在训练集上进行训练,同时使用交叉验证方法cross_val_score来选出最优的k值。在进行交叉验证时,需要设置一个k值的范围,然后选出在该范围内准确率最高的k值作为最优的k值。最后,使用最优的k值在测试集上进行测试,得到模型的准确率。通过这种方法,可以选择出最优的k值,从而得到更加准确的分类模型。
相关问题
基于欧式距离,使用sklearn中的交叉验证方法cross_val_score ,选出最优的k值,使用p
使用sklearn中的交叉验证方法cross_val_score可以帮助我们选择最优的k值和p值。首先,我们需要定义一个列表来存储k值和p值的组合,然后遍历这些组合,使用cross_val_score进行交叉验证。
假设我们选择的k值范围是1到10,p值范围是1到3,则我们可以定义如下的列表来存储k和p的组合:
k_values = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
p_values = [1, 2, 3]
接下来,我们可以使用双重循环来遍历k和p的组合,并使用cross_val_score计算每一个组合的交叉验证分数:
best_score = 0
best_k = 0
best_p = 0
for k in k_values:
for p in p_values:
model = KNeighborsRegressor(n_neighbors=k, p=p)
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')
avg_score = np.mean(scores)
if avg_score > best_score:
best_score = avg_score
best_k = k
best_p = p
最后,我们可以得到最优的k值和p值:
print("Best k: ", best_k)
print("Best p: ", best_p)
在这个例子中,我们使用交叉验证方法cross_val_score基于欧式距离来选择最优的k值和p值。我们可以根据交叉验证分数来评估不同的k值和p值的性能,从而选出最优的参数组合。
k折交叉验证和cross_val_score一样吗
引用中提到,cross_val_score是用于进行交叉验证的函数。交叉验证是将数据集划分为K个折,其中K-1折用于训练,1折用于测试。参数cv可以指定将数据集划分成几折,同时cv数值最大值为数据集总量的1/3。cross_val_score的参数scoring用于指定评分标准,例如准确度、F1值、精度等。在分成K折后,如果数据量太小,评分具有较大的偶然性。
虽然没有直接提到k折交叉验证,但引用中的cross_val_score函数就是用于进行k折交叉验证的。通过指定cv参数为K,就可以实现k折交叉验证的功能。因此,k折交叉验证和cross_val_score是一样的。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [sklearn中的cross_val_score交叉验证](https://blog.csdn.net/qq_43592352/article/details/120812580)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
- *2* [sklearn交叉验证函数cross_val_score用法及参数解释](https://blog.csdn.net/worther/article/details/126909270)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
- *3* [cross_val_score 交叉验证与 K折交叉验证,嗯都是抄来的,自己作个参考](https://blog.csdn.net/weixin_34260071/article/details/114359870)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]