Python机器学习（基础篇---监督学习（k近邻））

K近邻

假设我们有一些携带分类标记的训练样本，分布于特征空间中，对于一个待分类的测试样本点，未知其类别，按照‘近朱者赤近墨者黑’，我们需要寻找与这个待分类的样本在特征空间中距离最近的k个已标记样本作为参考，帮助我们最初分类决策。

#从sklearn.datasets导入iris数据加载器

from sklearn.datasets import load_iris

iris=load_iris()

print(iris.data.shape)#(150, 4)

#查看数据说明

print(iris.DESCR)

#对iris数据集进行分割

from sklearn.cross_validation import train_test_split

#随机采样25%的数据用于测试，剩下的75%用于构建训练集合

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(iris.data,iris.target,test_size=0.25,random_state=33)

#使用k近邻分类器对iris数据进行类别预测

#从sklearn.preprocessing里导入StandardScaler数据标准化模块

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

ss=StandardScaler()

X_train=ss.fit_transform(X_train)

X_test=ss.fit_transform(X_test)

knc=KNeighborsClassifier()

knc.fit(X_train,y_train)

y_predict=knc.predict(X_test)

print('The Accuracy of K-Nearest Neighbor Classifier is',knc.score(X_test,y_test))

#从sklearn.metrics里导入classification_report模块

from sklearn.metrics import classification_report

print(classification_report(y_test,y_predict,target_names=iris.target_names))

转载于:https://www.cnblogs.com/yxllfl/p/10561635.html

Python机器学习（基础篇---监督学习（k近邻））相关推荐

Python机器学习基础篇二《监督学习》
前言前期回顾: Python机器学习基础篇一<为什么用Python进行机器学习> 前面说过,监督学习是最常用也是最成功的机器学习类型之一.本章将会详细介绍监督学习,并解释几种常用的监督 ...
Python机器学习基础篇三《无监督学习与预处理》
前言前期回顾: Python机器学习基础篇二<为什么用Python进行机器学习> 上面这篇里面写了文本和序列相关. 我们要讨论的第二种机器学习算法是无监督学习算法.无监督学习包括没有已知 ...
机器学习基础 KNN（K近邻）算法及sklearn的基本使用（附带一些基础概念）
文章目录一. K-近邻算法简介 1. 什么是K-近邻算法 1.1 K-近邻算法(KNN)概念 1.2 电影类型分析 1.3 KNN算法流程总结 2. 小结二.K近邻算法api初步使用 1. Sci ...
【Python机器学习】多项式回归、K近邻KNN回归的讲解及实战（图文解释附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~ 多项式回归非线性回归是用一条曲线或者曲面去逼近原始样本在空间中的分布,它"贴近"原始分布的能力一般较线性回归更强. 多项式是由称为不 ...
Python机器学习基础教程-第2章-监督学习之K近邻
前言本系列教程基本就是摘抄<Python机器学习基础教程>中的例子内容. 为了便于跟踪和学习,本系列教程在Github上提供了jupyter notebook 版本: Github仓库: ...
Python 机器学习实战 —— 无监督学习（下）
前言在上篇< Python 机器学习实战 -- 无监督学习(上)>介绍了数据集变换中最常见的 PCA 主成分分析.NMF 非负矩阵分解等无监督模型,举例说明使用使用非监督模型对多维度特征 ...
Python 机器学习实战 —— 无监督学习（上）
前言在上篇<Python 机器学习实战 -- 监督学习>介绍了支持向量机.k近邻.朴素贝叶斯分类 .决策树.决策树集成等多种模型,这篇文章将为大家介绍一下无监督学习的使用. 无 ...
python基础教程免费下载-《Python机器学习基础教程》高清版免费PDF下载
Python机器学习基础教程-[德] 安德里亚斯·穆勒(Andreas C.Müller)[美]莎拉·吉多(Sarah Guido) 著,张亮(hysic) 译下载地址1:网盘下载下载地址2:网盘 ...
【机器学习】sklearn机器学习入门案例——使用k近邻算法进行鸢尾花分类
1 背景这个案例恐怕已经被说的很烂了,机器学习方面不同程度的人对该案例还是有着不同的感觉.有的人追求先理解机器学习背后的理论甚至自己推导一遍相关数学公式,再用代码实现:有的人则满足于能够实现相关功能 ...
计算机视觉面试宝典--深度学习机器学习基础篇（四）
计算机视觉面试宝典–深度学习机器学习基础篇(四) 本篇主要包含SVM支持向量机.K-Means均值以及机器学习相关常考内容等相关面试经验. SVM-支持向量机支持向量机(support vector ...

Python机器学习（基础篇---监督学习（k近邻））

Python机器学习（基础篇---监督学习（k近邻））相关推荐

最新文章

热门文章