knn.score(newxtest,ytest)

时间: 2023-12-06 07:43:59 浏览: 63
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knn.ipynb_deeplearning_knn.ipynb_

`knn.score(newxtest,ytest)` 是用来计算 KNN 模型在测试数据集上的准确率（Accuracy）的方法。其中，`newxtest` 是测试数据集的特征矩阵，`ytest` 是测试数据集的标签。这个方法会返回一个准确率的值，表示模型在测试数据集上的预测结果与实际结果匹配的比例。通常情况下，准确率越高，说明模型的泛化能力越好，具有更好的预测能力。
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knn.fit(newxtrain,ytrain) knn.score(newxtest,ytest)

而knn.score(newxtest,ytest)则用测试数据集newxtest和对应的标签ytest来评估KNN模型的准确率，即在测试数据集上的表现如何。 需要注意的是，这里的KNN是一种基于距离度量的分类算法，它假设样本空间中相似的样本...

knn.score(newxtest,ytest)得到了什么

accuracy = knn.score(newxtest, ytest) # 输出准确率 print('Accuracy:',accuracy) 其中，newxtest是经过特征选择后的测试集特征矩阵，ytest是测试集的标签向量。在上述代码中，首先调用score方法计算模型的...

knn.score(newxtest,ytest)是什么意思

其中，knn是使用KNeighborsClassifier类创建的KNN分类器对象，newxtest是测试数据集经过特征选择后的特征数据，ytest是测试数据集中的目标变量（标签）。通过调用knn对象的score方法，可以使用拟合好的模型对测试...

knn. score(xtest,ytest)是什么意思

这段代码是用来计算knn分类器在测试集上的准确率...在调用knn.score(xtest,ytest)时，knn会将测试集的特征矩阵xtest输入到模型中进行预测，并将预测结果与真实标签ytest进行比较，从而计算出模型在测试集上的准确率。

neighbors = 3 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsClassifier(neighbors) knn.fit(x_train,y_train) print("KNN 训练精度：“,knn.score(x_test,y_test)) print("KNN泛化精度： knn.score(x_train,y_train))代码解释

knn.score(x_test, y_test)用于计算测试集上的分类精度，knn.score(x_train, y_train)用于计算训练集上的分类精度，以此来判断模型的泛化能力。其中，score()方法返回的是模型的分类精度，即正确分类的样本数量与总...

neighbors = 3 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsClassifier(neighbors) knn.fit(x_train,y_train) print("KNN 训练精度：",knn.score(x_test,y_test)) print("KNN 泛化精度：",knn.score(x_train,y_train))代码解释

knn.fit(x_train,y_train)表示使用训练数据进行模型训练，knn.score(x_test,y_test)表示使用测试数据进行模型评估，返回的是预测准确率。knn.score(x_train,y_train)表示使用训练数据进行模型评估，返回的也是预测...

knn.score是什么

在机器学习中，KNN（k-最近邻算法）是一种常用的分类算法。在使用KNN算法对数据进行分类时，我们需要评估算法的准确性，这时可以使用KNN模型的score方法。...因此，KNN.score返回的是模型的准确率。
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KNN.zip_KNN Classification_knn_knn._zip

matlab 源码 KNN classification

tuned_knn = gd_knn.best_estimator_ print(f'Train : {tuned_knn.score(X_train_std, y_train)}') model_eval(tuned_knn,X_test_std,y_test)代码每行解释

2. print(f'Train : {tuned_knn.score(X_train_std, y_train)}'): 这行代码是输出tuned_knn模型在训练集上的准确率。score()方法是模型自带的评估函数，用于计算模型在给定数据集上的准确率。 3. model_eval...

解释代码# 封装函数来进行knn试探性运算 def knn_score(k,X,y): # 构造算法对象 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors = k) scores = [] train_scores = [] for i in range(100): # 拆分 X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=1) # 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() # 调参 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]

其中，knn_score函数是用来计算给定k值时的测试集和训练集的平均得分（score）的。在这段代码中，使用了交叉验证的技术来获取更加准确的评分结果。 在knn_score函数中，首先创建了一个knn对象，然后通过train_test_...

# 封装函数来进行knn试探性运算 def knn_score(k,X,y): # 构造算法对象 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors = k) scores = [] train_scores = [] for i in range(100): # 拆分 X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=1) # 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() # 调参 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]利用这段代码调用tkinter库实现界面

train_scores.append(knn.score(X_train,y_train)) return np.array(scores).mean(),np.array(train_scores).mean() # 创建窗口 root = tk.Tk() root.title("KNN试探性运算") # 添加标签 label1 = tk.Label(root...

knn.score(X_test,y_test)，这行代码有什么可以代替的代码吗？

如果您是在使用scikit-learn库进行KNN分类器的开发，那么knn.score(X_test,y_test)是计算KNN模型在测试集X_test和y_test上的准确率。您可以使用sklearn.metrics中的accuracy_score函数来计算准确率，代码如下： ...

k_score.append([k,knn.score(X_test,y_test)])，这行代码有什么可以替换的代码吗

如果您是在使用scikit-learn库进行KNN模型的开发，k_score.append([k,knn.score(X_test,y_test)])是将k值和KNN模型在测试集X_test和y_test上的准确率存入列表k_score中。您可以使用sklearn.model_selection中的cross...

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn_model = KNeighborsClassifier() knn_model.fit(X_train_std,y_train) print(knn_model.score(X_train_std,y_train)) print(knn_model.score(X_test_std,y_test)) from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix y_pred =knn_model.predict(X_test) print(classification_report(y_test,y_pred)) cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) plt.figure(figsize = (8,8)) sns.heatmap(cm,cmap= "Blues", linecolor = 'black' , linewidth = 1 , annot = True, fmt='' , xticklabels = ['A','B','C','D'] , yticklabels = ['A','B','C','D']) plt.xlabel("Predicted") plt.ylabel("Actual") plt.show() from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn_model = KNeighborsClassifier() prams ={ 'n_neighbors':[13,15,18,22]} gd_knn= GridSearchCV(knn_model , param_grid=prams, n_jobs=-1 ,cv=10) gd_knn.fit(X_train_std , y_train) print(gd_knn.best_estimator_) tuned_knn = gd_knn.best_estimator_ print(f'Train : {tuned_knn.score(X_train_std, y_train)}') model_eval(tuned_knn,X_test_std,y_test)

这段代码使用了scikit-learn库中的KNeighborsClassifier类来创建一个K近邻分类器，...最后，使用tuned_knn.score方法计算了调参后模型在训练集上的准确率，并使用model_eval方法计算并打印了模型在测试集上的性能表现。

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

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, ...
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Spring Boot Starter-kit：含多种技术应用，如数据库、认证机制，有应用结构.zip

1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。
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包含 Spring Boot 等系列技术参考指南中文版及相关资源的仓库.zip

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高清艺术文字图标资源，PNG和ICO格式免费下载

资源摘要信息:"艺术文字图标下载" 1. 资源类型及格式：本资源为艺术文字图标下载，包含的图标格式有PNG和ICO两种。PNG格式的图标具有高度的透明度以及较好的压缩率，常用于网络图形设计，支持24位颜色和8位alpha透明度，是一种无损压缩的位图图形格式。ICO格式则是Windows操作系统中常见的图标文件格式，可以包含不同大小和颜色深度的图标，通常用于桌面图标和程序的快捷方式。 2. 图标尺寸：所下载的图标尺寸为128x128像素，这是一个标准的图标尺寸，适用于多种应用场景，包括网页设计、软件界面、图标库等。在设计上，128x128像素提供了足够的面积来展现细节，而大尺寸图标也可以方便地进行缩放以适应不同分辨率的显示需求。 3. 下载数量及内容：资源提供了12张艺术文字图标。这些图标可以用于个人项目或商业用途，具体使用时需查看艺术家或资源提供方的版权声明及使用许可。在设计上，艺术文字图标融合了艺术与文字的元素，通常具有一定的艺术风格和创意，使得图标不仅具备标识功能，同时也具有观赏价值。 4. 设计风格与用途：艺术文字图标往往具有独特的设计风格，可能包括手绘风格、抽象艺术风格、像素艺术风格等。它们可以用于各种项目中，如网站设计、移动应用、图标集、软件界面等。艺术文字图标集可以在视觉上增加内容的吸引力，为用户提供直观且富有美感的视觉体验。 5. 使用指南与版权说明：在使用这些艺术文字图标时，用户应当仔细阅读下载页面上的版权声明及使用指南，了解是否允许修改图标、是否可以用于商业用途等。一些资源提供方可能要求在使用图标时保留作者信息或者在产品中适当展示图标来源。未经允许使用图标可能会引起版权纠纷。 6. 压缩文件的提取：下载得到的资源为压缩文件，文件名称为“8068”，意味着用户需要将文件解压缩以获取里面的PNG和ICO格式图标。解压缩工具常见的有WinRAR、7-Zip等，用户可以使用这些工具来提取文件。 7. 具体应用场景：艺术文字图标下载可以广泛应用于网页设计中的按钮、信息图、广告、社交媒体图像等；在应用程序中可以作为启动图标、功能按钮、导航元素等。由于它们的尺寸较大且具有艺术性，因此也可以用于打印材料如宣传册、海报、名片等。 通过上述对艺术文字图标下载资源的详细解析，我们可以看到，这些图标不仅是简单的图形文件，它们集合了设计美学和实用功能，能够为各种数字产品和视觉传达带来创新和美感。在使用这些资源时，应遵循相应的版权规则，确保合法使用，同时也要注重在设计时根据项目需求对图标进行适当调整和优化，以获得最佳的视觉效果。
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