python实现knn分类_KNN分类算法的python实现

时间: 2023-09-28 22:04:10 浏览: 44
KNN(K-近邻)分类算法的python实现如下: 1. 导入必要的库 ```python from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_iris # 用于测试的鸢尾花数据集 from sklearn.model_selection import train_test_split # 用于将数据集划分为训练集和测试集 from sklearn.metrics import accuracy_score # 用于计算分类准确率 ``` 2. 加载测试数据集 ```python iris = load_iris() # 加载鸢尾花数据集 X, y = iris.data, iris.target # 获取数据和标签 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 将数据集划分为训练集和测试集,测试集占比为30% ``` 3. 创建KNN分类器 ```python knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 创建KNN分类器,设置K=3 ``` 4. 训练模型 ```python knn.fit(X_train, y_train) # 使用训练集对KNN分类器进行训练 ``` 5. 进行预测 ```python y_pred = knn.predict(X_test) # 使用测试集进行预测 ``` 6. 计算分类准确率 ```python accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) # 计算分类准确率 print('Accuracy:', accuracy) # 输出分类准确率 ``` 完整代码如下: ```python from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) knn.fit(X_train, y_train) y_pred = knn.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print('Accuracy:', accuracy) ``` 运行结果如下: ``` Accuracy: 1.0 ``` 说明该KNN分类器在测试集上分类准确率为100%。

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