knn = joblib.load('model/knn.pth')

时间: 2024-06-14 17:05:33 浏览: 141
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knn_java.zip_K._KNN java

根据提供的引用内容，这是一个加载KNN模型的示例代码。请看下面的代码示例： ```python import joblib knn = joblib.load('model/knn.pth') ``` 这段代码使用`joblib.load()`函数加载了一个KNN模型，该模型保存在文件`model/knn.pth`中。加载后的模型可以用于进行KNN算法相关的操作，例如分类或回归等任务。
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KNN.zip_KNN Classification_knn_knn._zip

matlab 源码 KNN classification

2.用KNN建立分类模型，分析模型的准确率。（30分） from sklearn import neighbors knn = neighbors.KNeighborsClassifier() knn.fit(X_train, y_train) y_pred_knn = knn.predict(X_test) 3.采用DecisionTreeClassifier决策树模型建模，比较各因素的重要性(feature_importances_)，并分析模型的准确率。（40分） from sklearn import tree dtc = tree.DecisionTreeClassifier() dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_dtc = dtc.predict(X_test)

y_pred_knn = knn.predict(X_test) acc_knn = knn.score(X_test, y_test) print("KNN Accuracy:", acc_knn) 在拟合数据之后，我们可以使用predict()方法来进行预测，使用score()方法来计算准确率。需要注意的是...

from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score iris = datasets.load_iris() iris_X = iris.data iris_y = iris.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_X, iris_y, test_size=0.3) knn = KNeighborsClassifier () knn.fit(X_train,y_train) y_knn = knn.predict(X_test) print('分类器得到的分类：\n ',y_knn) print('真实分类：\n ',y_test) print('准确率为：',accuracy_score(y_test,y_knn))采用随机森林模型来改写，用python

from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载鸢尾花数据集 iris = datasets.load_iris() iris...

iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target

- *1* *2* [机器学习-sklearn.datasets-load_iris数据集-回归算法和K近邻法(KNN)](https://blog.csdn.net/qq_43923588/article/details/107672879)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630...

#scaling data x_train_scaled = scaler.fit_transform(x_train1) x_train1= pd.DataFrame(x_train_scaled) x_valid_scaled = scaler.fit_transform(x_valid1) x_valid1 = pd.DataFrame(x_valid_scaled) #using gridsearch to find the best parameter params = {'n_neighbors':[2,3,4,5,6,7,8,9]} knn = neighbors.KNeighborsRegressor() model = GridSearchCV(knn, params, cv=5) #fit the model and make predictions model.fit(x_train1,y_train1) preds = model.predict(x_valid1)解释每行代码用途

7. model = GridSearchCV(knn, params, cv=5) - 创建 GridSearchCV 对象，用于在指定参数范围内搜索最佳参数，并使用 5 折交叉验证法。 8. model.fit(x_train1,y_train1) - 在训练集上拟合模型，并搜索最佳参数...

knn=np.argsort(dists[i,:])[0:k] labels=self.y_train[knn] closest_y=labels

这段代码是 KNN（K-Nearest Neighbors）算法中的一部分，用于寻找距离测试数据最近的 k 个训练数据。具体来说，它首先使用 argsort 函数对距离数组 dists 的第 i 行进行排序，然后提取前 k 个最小值的下标。接着，它...

knn=np.argsort(dists[i,:])[0:k]

这段代码是使用NumPy库中的argsort函数来对距离数组dists[i,:]进行升序排列，并返回前k个最小值的索引。 具体来说，np.argsort(dists[i,:])将返回一个数组，该数组包含按照升序排列后的dists[i,:]元素的索引。...

from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score iris = datasets.lond_iris() iris_X = iris.data iris_y = iris.target X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(iris_X,iris_y,test_sizo=0.3) knn = KNeighborsClassifier () knn.fit(X_train,y_train) y_knn = knn.predict(X_test) print('分类器得到的分类：\ n ',y_knn) print('真实分类：\ n ',y_test) print('准确率为：',accuracy_score(y_test,y_knn))改写成sklearn库的支持向量机算法对iris数据集进行分类，用python

from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score iris = datasets.load_iris() iris_X = iris.data iris_y = iris.target X_...

import pandas as pd from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor # 从Excel文件中读取数据 filename = 'D://数据3.xlsx', sheet_name='0012' df = pd.read_excel(filename) train_data = df.iloc[:, :-1] train_target = df.iloc[:, -1] # 假设当前数据为 current_data current_data = [1, 2, 3, 4, 5] # 训练模型 k = 5 # 设置K值 knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=k) knn.fit(train_data, train_target) # 预测当前数据 similar_data_indices = knn.kneighbors([current_data], return_distance=False) similar_data = train_data.iloc[similar_data_indices[0]] prediction = knn.predict(similar_data).mean() print("预测值为：", prediction)这个错误怎么改？

根据您提供的代码和错误信息，我猜测您遇到的错误可能是由于Excel文件中的数据格式不正确。...这样，您就可以确保从Excel文件中读取到的数据都是数字类型的了，避免了后续使用KNN模型时出现的错误。

n = 5 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 5) knn.fit(X_train, y_train) knn_yhat = knn.predict(X_test)

3. knn.fit(X_train, y_train) 这行代码使用训练数据X_train和对应的目标标签y_train来训练K最近邻模型。模型会学习如何根据最近邻居的标签来进行分类预测。 4. knn_yhat = knn.predict(X_test) 这行代码使用...

请完善以下代码，用knn算法构建图像识别网络，完成训练程序和测试程序两个程序，输出训练图像和测试正确率，其中训练数据包含15种，每种25个，合计3750个样本，图像大小为28*28的灰度图像。import numpy as np import cv2 import os dirPath = "./testDataOrg/" totNum=0 if os.path.isdir(dirPath): fileList = os.listdir(dirPath) for f in fileList: nn1 = f.rfind(',')+1 nn2 = f.find('}',nn1) label = int(f[nn1:nn2])#图像标签 1到11对应”零“到”十“，12到15对应”百“，”千“，”万“，”亿“。 print(f, label) totNum += 1 fi = dirPath+f img = cv2.imread(fi)#图像数据 cv2.imshow("img", cv2.resize(img, (300, 300))) cv2.waitKey(0) print("图像数量：",totNum)

dirPath = "./testDataOrg/" totNum = 0 train_data = [] train_labels = [] test_data = [] test_labels = [] if os.path.isdir(dirPath): fileList = os.listdir(dirPath) for f in fileList: nn1 = f.rfind(',...

iris = datasets.load_iris() from skLearn. preprocessing import MinMaxScaLer iris_ data=MinMaxScaLer().fit transform(iris .data) print(iris_ data[0:5,:l) iris_ df=pd. DataFrame(iris_ data scolumns=['Sepal Length', 'Sepal Width's 'Petal Length', 'Peta iris_ df['target' ]=iris. target from skLearn.model seLection import train. _test _split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_ split(iris. _df.iloc[:0:4], iris. df['target'], random. state=. 14) from skLearn . neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsCLassifier() knn.fit(X_ train, y_ train) y_ predicted = knn. predict(X_test) accuracy = np.mean(y predicted == y_ test) *100 print('当前分类评估器是: knn ') print('当前Accuracy是: %.1f' %accuracy + '%' )

这段代码实现了使用KNN算法对鸢尾花数据集进行分类，并计算出分类准确率。具体步骤如下： 1. 首先使用datasets.load_iris()函数加载鸢尾花数据集。 2. 导入MinMaxScaler函数，使用MinMaxScaler().fit_...

import cv2 from skimage.feature import hog from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import joblib import numpy as np # 加载已经训练好的分类器 model_location = "C:/Users/27745/数字图像处理/knn.pkl" knn = joblib.load(model_location) def predict_digit(image): #获取一幅手写数字图像的输入，返回预测结果 # 将图像转换为灰度图 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 应用高斯模糊和大津二值化来预处理图像 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) _, thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # Find the contours and sort them largest-to-smallest contours, _ = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contours = sorted(contours, key=lambda ctr: cv2.boundingRect(ctr)[0]) # 提取每个字符的 ROI 并使用 HOG 特征提取方法进行特征提取 features = [] for cnt in contours: (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 添加一定的边框，避免过小的ROI被压缩过多而失去特征 border_size = 20 roi = thresh[max(y - border_size, 0):min(y + h + border_size, image.shape[0]), max(x - border_size, 0):min(x + w + border_size, image.shape[1])] # 将ROI调整为28x28大小，并根据特征提取器生成的HOG描述符提取特征 resized_roi = cv2.resize(roi, (28, 28), interpolation=cv2.INTER_AREA) fd = hog(resized_roi, orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2), block_norm='L2-Hys') features.append(fd.reshape(-1, 1)) # 将提取的特征向量输入KNN模型进行预测 results = knn.predict(np.hstack(features)) # 返回数字串预测结果 return ''.join(str(result) for result in results) # 载入测试图片并进行预测 image_name = "C:/Users/27745/Desktop/test1.png" image = cv2.imread(image_name) # 将目标图像统一调整为相同的大小 image = cv2.resize(image, (300, 300)) # 利用封装的函数进行预测 result = predict_digit(image) print("The number is:", result)以上代码出现了X has 216 features, but KNeighborsClassifier is expecting 784 features as input.的问题，请帮我更正

要解决这个问题，我们需要使用reshape(1,-1)将特征向量转换为行向量，这样就可以将特征向量的维度调整为784，与KNN模型期望的输入维度相匹配。 修改代码如下： python # 将ROI调整为28x28大小，并根据特征...

rus = RandomUnderSampler(sampling_strategy=0.5, random_state=42) X_knn = np.array(X_knn)#转换为矩阵 y_knn = np.array(y_knn)#转换为矩阵 X_res, y_res = rus.fit_resample(X_knn, y_knn) print('欠采样') X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_res, y_res, test_size=0.4) clf = RandomForestClassifier() clf.fit(X_train, y_train) result_rus = classification_report(y_test, clf.predict(X_test)) #print(result) testing_acc_ = clf.score(X_test, y_test) * 100 print('随机森林分类测试准确率: {:.2f}%'.format(testing_acc_))

然后将输入特征X_knn和目标变量y_knn转换为矩阵形式。接下来，使用fit_resample方法对数据进行欠采样处理，得到了欠采样后的特征矩阵X_res和目标变量矩阵y_res。然后将数据集划分为训练集和测试集，其中测试集占总...

import sklearn.datasets as datasets # 导入数据库 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 导入KNN分类算法 from sklearn.model_selection import train_test_split # 导入数据集划分器 # 1.捕获鸢尾花数据 iris = datasets.load_iris() # 2.提取样本数据 feature = iris['data'] # 实现

accuracy = knn.score(X_test, y_test) # 5. 输出分类准确率 print("Test set accuracy: {:.2f}".format(accuracy)) 此代码将鸢尾花数据集的特征数据存储在变量X中，将标签数据存储在变量y中。接着，使用...

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 导入数据集 data = pd.read_csv("1.csv") # 分割特征和标签 X = data.iloc[:, :-1] y = data.iloc[:, -1] # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 创建KNN分类器 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 训练模型 knn.fit(X_train, y_train) # 预测测试集 y_pred = knn.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", accuracy) # 假设有一个新的样本 [5.1, 3.5, 1.4] new_sample = [[1, 27, 19]] # 使用训练好的KNN分类器进行预测 pred = knn.predict(new_sample) # 输出预测结果 print("预测结果:", pred)写一个和这个类似的代码

accuracy = knn.score(X_test, y_test) print("Accuracy:", accuracy) # 假设有一个新的样本 [5.1, 3.5, 1.4, 0.2] new_sample = [[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]] # 使用训练好的KNN分类器进行预测 pred = knn.predict(new...

import sklearn.model_selection as ms datas=pd.read_csv(r'C:/Users/20397/Desktop/人工智能实训材料/Day3 分类/wisc_bc_data.csv',sep=',') x=datas.iloc[:,2:32] y=datas.iloc[:,1:2] x_train,x_test,y_train,y_test=ms.train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=42) y_train=y_train.values.ravel() y_test=y_test.values.ravel() #构建和训练模型 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import pandas as pd # 构建 knn 模型 knn= KNeighborsClassifier(n_neighbors=43,weights='distance',p=2) #训练KNN模型 knn.fit(x_train,y_train) knn.score(x_train,y_train) # 评估模型效果 from sklearn.metrics import classification_report y_pred=knn.predict(x_test) print(classification_report(y_test,y_pred))讲一下

这段代码主要是构建了一个KNN分类器模型，并且用该模型来对威斯康星州乳腺癌数据集进行分类。具体步骤如下： 1. 读取数据集：使用pandas库中的read_csv函数读取威斯康星州乳腺癌数据集。 2. 分割数据集：使用...
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