k邻近算法如何就一个文件夹的所有csv文件的第2到第5列作为自变量1、2、3、4,以另一个文件夹的所有csv文件的第2列作为自变量5,再以第三个文件夹的所有csv文件的第3列和第7列作为因变量,如何进行回归分析和预测,并输出模型准确率
时间: 2024-03-23 11:39:11 浏览: 18
以下是将k邻近算法应用于这个问题的示例代码:
```
import os
import pandas as pd
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
from sklearn.metrics import r2_score
# 读取第一个文件夹中的所有csv文件
folder1_path = "/path/to/folder1"
files1 = os.listdir(folder1_path)
dfs1 = []
for file1 in files1:
if file1.endswith(".csv"):
file1_path = os.path.join(folder1_path, file1)
df1 = pd.read_csv(file1_path, usecols=[1,2,3,4])
dfs1.append(df1)
# 将第一个文件夹中的所有数据合并为一个DataFrame
df_X = pd.concat(dfs1, ignore_index=True)
# 读取第二个文件夹中的所有csv文件
folder2_path = "/path/to/folder2"
files2 = os.listdir(folder2_path)
dfs2 = []
for file2 in files2:
if file2.endswith(".csv"):
file2_path = os.path.join(folder2_path, file2)
df2 = pd.read_csv(file2_path, usecols=[1])
dfs2.append(df2)
# 将第二个文件夹中的所有数据合并为一个DataFrame
df_X["X5"] = pd.concat(dfs2, ignore_index=True)
# 读取第三个文件夹中的所有csv文件
folder3_path = "/path/to/folder3"
files3 = os.listdir(folder3_path)
dfs3 = []
for file3 in files3:
if file3.endswith(".csv"):
file3_path = os.path.join(folder3_path, file3)
df3 = pd.read_csv(file3_path, usecols=[2,6])
dfs3.append(df3)
# 将第三个文件夹中的所有数据合并为一个DataFrame
df_y = pd.concat(dfs3, ignore_index=True)
# 训练k邻近回归模型
k = 5
model = KNeighborsRegressor(n_neighbors=k)
model.fit(df_X, df_y)
# 读取测试数据
test_folder_path = "/path/to/test/folder"
test_files = os.listdir(test_folder_path)
test_dfs = []
for test_file in test_files:
if test_file.endswith(".csv"):
test_file_path = os.path.join(test_folder_path, test_file)
test_df = pd.read_csv(test_file_path, usecols=[1,2,3,4])
test_dfs.append(test_df)
# 将测试数据合并为一个DataFrame
test_X = pd.concat(test_dfs, ignore_index=True)
# 对测试数据进行预测
test_y_pred = model.predict(test_X)
# 计算模型准确率
test_y_true = pd.read_csv(test_file_path, usecols=[2,6]).values
r2 = r2_score(test_y_true, test_y_pred)
print("模型准确率:", r2)
```
在这个示例代码中,我们首先读取了三个文件夹中的数据,并将它们分别合并为三个DataFrame。然后,我们使用k邻近回归模型对自变量(第2到第5列和第2列)与因变量(第3列和第7列)进行回归分析。对于测试数据,我们读取了另一个文件夹中的所有csv文件,并将它们合并为一个DataFrame。我们使用训练好的模型对测试数据进行预测,并计算模型的准确率,最后输出模型准确率。