测试机器学习算法的好坏

一：当我们训练出一个模型，我们不知道这个模型是好还是坏，我们如果应用到真实环境，结果预测的没有可信度，所以在输入样例之前先对模型进行测试。这时，我们就要将我们所有的数据分为两部分，一大部分用来训练，一小部分用来测试，一般比例在8:2。也就是我们会有两套数据集，一个是训练集，另一个是测试集。

二：鸢尾花举例说明

#测试机器学习算法的好坏import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifieriris = datasets.load_iris()#读取数据
x = iris.data #获取特征数据
y = iris.target#获取样本标记shuffle_indexs = np.random.permutation(len(x)) #将索引打乱顺序，因为这里面的标记都是排好序的，不打乱顺序，不能将所有的标记加载到训练集中test_radio = 0.2
test_size = int(test_radio*len(x))#获取训练的下标和测试的下标
train_indexs = shuffle_indexs[test_size:]
test_indexs = shuffle_indexs[:test_size]#获取训练集的数据和测试集的数据
x_train = x[train_indexs]
y_train = y[train_indexs]x_test = x[test_indexs]
y_test = y[test_indexs]#KNN算法执行
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(x_train,y_train)
y_predict = knn.predict(x_test) #预测结果
rate = sum(y_predict==y_test)/len(y_test) #求比例print(rate)#准确率

转载于:https://www.cnblogs.com/lyr999736/p/10654374.html

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