from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier k_score = [] k_range = range(1,228) for k in range(1,228): knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k) knn.fit(X_train,y_train) k_score.append([k,knn.score(X_test,y_test)]) print(k, k_score) k_score = np.array(k_score) k_score = pd.DataFrame(k_score,columns=['Value of K for KNN','Score']) ax = sns.lineplot(data=k_score,x="Value of K for KNN", y="Score",)。改写这段代码

时间: 2024-02-06 20:10:52 浏览: 165
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KNN(K-Nearest Neighbors)算法详细介绍及使用示例

以下是改写后的代码,主要对输出进行了优化,使用了f-string格式化字符串,并将k_score转换为pandas DataFrame后使用了seaborn绘制折线图: ``` import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier k_score = [] for k in range(1, 228): knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k) knn.fit(X_train, y_train) score = knn.score(X_test, y_test) k_score.append([k, score]) print(f"K={k}, Score={score:.4f}") k_score = pd.DataFrame(k_score, columns=['Value of K for KNN', 'Score']) sns.lineplot(data=k_score, x="Value of K for KNN", y="Score") ```
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请教学式按句详细讲解以下代码:###--------------------KNN算法与决策树算法-------------------- from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split # 将文本数据转化为数值特征 vectorizer = TfidfVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(data_str_list) # 划分数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 特征缩放 scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train.toarray()) X_test = scaler.transform(X_test.toarray()) from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.metrics import accuracy_score # 使用网格搜索进行超参数调优 param_grid = { "n_neighbors": [3, 5, 7, 9], "weights": ["uniform", "distance"], "algorithm": ["auto", "ball_tree", "kd_tree", "brute"] } knn = KNeighborsClassifier() grid_search = GridSearchCV(knn, param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) print("KNN最优参数:", grid_search.best_params_) param_grid = { "criterion": ["gini", "entropy"], "max_depth": [3, 5, 7, 9] } dt = DecisionTreeClassifier() grid_search = GridSearchCV(dt, param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) print("决策树最优参数:", grid_search.best_params_) # 训练分类器并进行预测 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights="uniform", algorithm="auto") knn.fit(X_train, y_train) knn_pred = knn.predict(X_test) dt = DecisionTreeClassifier(criterion="gini", max_depth=9) dt.fit(X_train, y_train) dt_pred = dt.predict(X_test) # 混合使用KNN和决策树进行文本分类 ensemble_pred = [] for i in range(len(knn_pred)): if knn_pred[i] == dt_pred[i]: ensemble_pred.append(knn_pred[i]) else: ensemble_pred.append(knn_pred[i]) # 输出分类结果和准确率 print("KNN准确率:", accuracy_score(y_test, knn_pred)) print("决策树准确率:", accuracy_score(y_test, dt_pred)) print("混合使用准确率:", accuracy_score(y_test, ensemble_pred))

import tkinter as tk from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np import pandas as pd global button1 seeds=pd.read_csv("seed2.csv",sep='\t',header=None) X = seeds.iloc[:,:7].copy() y=seeds.iloc[:,-1].copy() X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=test,random_state=random) def knn_score(k,X,y):# 构造算法对象 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors = k) scores = [] train_scores = [] random=NIrandom_state.get() global test_size for i in range(100): # 拆分 if random_state!="": X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=test,random_state=random) else: X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=test) # 训练 knn.fit(X_train,y_train) # 评价模型 scores.append(knn.score(X_test,y_test)) # 经验评分 train_scores.append(knn.score(X_train,y_train)) return np.array(scores).mean(),np.array(train_scores).mean() def root4(): root4=tk.Toplevel()#建立顶层控件wind root4.geometry("800x600")#设置窗口大小 root4.title("测试集与训练集划分")#设置窗口标题 label1 = tk.Label(root4, text="测试集与训练集划分", font=("Arial", 16)) label1.pack() global NIrandom_state,NItest_size NIrandom_state= tk.IntVar() tk.Label(root4, text="random_state:").place(x=50, y=50) tk.Entry(root4, textvariable=NIrandom_state).place(x=190,y=50) NItest_size= tk.IntVar() tk.Label(root4, text="用于测试的数据集比例:").place(x=50,y=110) tk.Entry(root4, textvariable=NItest_size).place(x=190,y=110) # 添加按钮 global button1 button1 = tk.Button(root4, text="运算", font=("Arial", 12),command=button_click) button1.place(x=50,y=150) global button2 button2=tk.Button(root4,text="图表展示",font=("Arial", 12),command=chart) button2.place(x=100,y=150) # 添加文本框 global text1 text1 = tk.Text(root4, width=50, height=10) text1.place(x=50,y=200) # 绑定按钮def button_click(): global test,random random=int(NIrandom_state.get()) test=float(NItest_size.get()) global button1 result_dict = {} k_list = [1,3,5,7,9,11] for k in k_list: score,train_score = knn_score(k,X,y) result_dict[k] = [score,train_score] result = pd.DataFrame(result_dict).T.copy() result.columns = ['Test','Train'] text=tk.Text(root4) text.place(x=100, y=220) text.insert("end",X_train) text.insert("end",X_text) text.insert("end",y_train) text.insert("end",y_text) text1.delete(1.0, tk.END) text1.insert(tk.END, result) import tkinter as tk from matplotlib.figure import Figure from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg from matplotlib.backend_bases import key_press_handler import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline def chart(): root5= tk.Toplevel() root5.title("结果图形") fig = plt.figure() k_list = [1,3,5,7,9,11] result_dict = {} canvas = FigureCanvasTkAgg(fig, master=root5) canvas.get_tk_widget().pack() canvas.draw() global result result = pd.DataFrame(result_dict).T.copy() plt.xticks(k_list) plt.show() root4.mainloop()其中有什么问题

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