sklearn.neighbors模块中的KNN
时间: 2023-12-02 20:09:43 浏览: 31
KNN (K-Nearest Neighbors,k-近邻算法)是一种基本的分类与回归算法,它通过测量不同特征值之间的距离进行分类。在sklearn.neighbors模块中,KNN算法实现在KNeighborsClassifier和KNeighborsRegressor类中。
KNeighborsClassifier类用于分类问题,其中k个最近的邻居被选择作为预测的标签。KNeighborsRegressor类用于回归问题,其中k个最近的邻居用于预测目标变量的值。在这两个类中,可以使用不同的距离度量方法(例如欧几里得距离、曼哈顿距离等)和不同的权重函数(例如平均值、距离的倒数等)来计算邻居之间的距离。
KNN算法的优点是简单易懂,可以应用于各种数据类型。但是,当数据集较大时,KNN的计算复杂度会增加,因此它的计算效率相对较低。
相关问题
sklearn.neighbors
sklearn.neighbors是scikit-learn机器学习库中的一个模块,它提供了一系列的基于邻居的算法,包括K最近邻算法(K-Nearest Neighbors,KNN)、半监督学习算法(Semi-Supervised Learning)、球树算法(Ball Tree)等等。这些算法都是基于样本之间的相似度或距离度量来进行分类、回归或聚类等任务的。通过使用sklearn.neighbors模块,我们可以方便地进行数据挖掘、机器学习和深度学习等任务。
python sklearn.neighbors 库
Python的scikit-learn库中的neighbors模块提供了无监督和有监督的近邻算法。其中包括K近邻算法(KNN)和半径最近邻算法(Radius Neighbors)。
这些算法可以用于分类、回归和密度估计等任务。neighbors模块还提供了BallTree和KDTree两种数据结构,用于高效的近邻搜索。
下面是一个简单的KNN分类的例子:
```python
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 定义KNN模型并训练
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集的类别
y_pred = knn.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = knn.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)
```
此代码加载了Iris数据集并将其划分为训练集和测试集。然后,使用KNeighborsClassifier模型拟合训练数据,并使用预测测试数据的类别。最后,计算准确率并打印结果。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)