kNN分类器怎么直接用到测试中

？要将kNN分类器应用于测试数据，需要执行以下步骤：

1. 计算测试样本与训练样本之间的距离。

2. 基于距离计算，选择k个最近的邻居。

3. 对于分类问题，将邻居的类标签投票，通过多数表决来分类测试样本。

4. 对于回归问题，将邻居的输出值求平均，以获得测试样本的输出值。

因此，要将kNN分类器直接用于测试中，需要首先计算测试样本与训练样本的距离，之后选择最近的k个邻居，最后基于多数表决原则来分类测试样本。

相关问题

（1）使用KNN算法对泰坦尼克号数据集进行分类 （2）使用测试集测试训练好的模型，并打印准确率

好的，我来给你讲解一下KNN算法对泰坦尼克号数据集进行分类的过程。

首先，我们需要先导入需要用到的库和数据集：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据集
data = pd.read_csv('titanic.csv')

接下来，我们需要对数据集进行处理，包括缺失值处理、特征提取、特征归一化等操作。这里我们只针对一些重要的特征进行处理，具体代码如下：

# 处理Age缺失值
data['Age'] = data['Age'].fillna(data['Age'].median())

# 处理Embarked缺失值
data['Embarked'] = data['Embarked'].fillna('S')

# 特征提取
data = data[['Survived', 'Pclass', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'Embarked']]
data['Sex'] = data['Sex'].map({'male': 0, 'female': 1})
data['Embarked'] = data['Embarked'].map({'S': 0, 'C': 1, 'Q': 2})

# 特征归一化
data = (data - data.min()) / (data.max() - data.min())

接着，我们将数据集分为训练集和测试集，并训练KNN分类器：

# 分割数据集
train, test = train_test_split(data, test_size=0.2)

# 训练KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(train.iloc[:, 1:], train.iloc[:, 0])

最后，我们使用测试集测试训练好的模型，并打印准确率：

# 测试模型
predict = knn.predict(test.iloc[:, 1:])
accuracy = accuracy_score(test.iloc[:, 0], predict)
print('准确率为：', accuracy)

完整代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据集
data = pd.read_csv('titanic.csv')

# 处理Age缺失值
data['Age'] = data['Age'].fillna(data['Age'].median())

# 处理Embarked缺失值
data['Embarked'] = data['Embarked'].fillna('S')

# 特征提取
data = data[['Survived', 'Pclass', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'Embarked']]
data['Sex'] = data['Sex'].map({'male': 0, 'female': 1})
data['Embarked'] = data['Embarked'].map({'S': 0, 'C': 1, 'Q': 2})

# 特征归一化
data = (data - data.min()) / (data.max() - data.min())

# 分割数据集
train, test = train_test_split(data, test_size=0.2)

# 训练KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(train.iloc[:, 1:], train.iloc[:, 0])

# 测试模型
predict = knn.predict(test.iloc[:, 1:])
accuracy = accuracy_score(test.iloc[:, 0], predict)
print('准确率为：', accuracy)

希望可以帮助到你！

knn混淆矩阵代码实例

knn是一种常见的分类算法，它的混淆矩阵可以通过sklearn.metrics中的confusion_matrix函数进行计算。下面是一个knn混淆矩阵代码实例：

引用中提供了一些算法的import语句，这里我们需要用到其中的KNeighborsClassifier算法。假设我们有一个训练集X_train和对应的标签y_train，还有一个测试集X_test和对应的标签y_test。我们可以将knn算法应用于训练集，然后用其对测试集进行预测，并计算混淆矩阵。具体代码如下：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 假设我们已经有训练集X_train和对应标签y_train，测试集X_test和对应标签y_test

# 定义knn分类器，这里假设k=3
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# 将knn分类器应用于训练集上
knn.fit(X_train, y_train)
# 对测试集进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)
# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print(cm)

上述代码中，我们首先使用KNeighborsClassifier算法定义了一个knn分类器，然后将其应用于训练集上。接下来，我们使用训练好的knn分类器对测试集进行预测，并计算混淆矩阵。最后，我们输出混淆矩阵。

在这段代码中，混淆矩阵被保存在变量cm中，其形式如下：

|真实标签\预测标签|正例|负例|
|---|---|---|
|正例|TP|FN|
|负例|FP|TN|

其中TP表示真正例（True Positive），即被正确地预测为正例的样本数；FN表示假负例（False Negative），即被错误地预测为负例的样本数；FP表示假正例（False Positive），即被错误地预测为正例的样本数；TN表示真负例（True Negative），即被正确地预测为负例的样本数。