机器学习实战-KNN算法-20
机器学习实战-KNN算法-鸢尾花分类
# 导入算法包以及数据集
from sklearn import neighbors
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report
import random
# 载入数据
iris = datasets.load_iris()
print(iris)
# 打乱数据切分数据集
# x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2) #分割数据0.2为测试数据,0.8为训练数据#打乱数据
data_size = iris.data.shape[0]
index = [i for i in range(data_size)]
random.shuffle(index)
iris.data = iris.data[index]
iris.target = iris.target[index]#切分数据集
test_size = 40
x_train = iris.data[test_size:]
x_test = iris.data[:test_size]
y_train = iris.target[test_size:]
y_test = iris.target[:test_size]# 构建模型
model = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
model.fit(x_train, y_train)
prediction = model.predict(x_test)print(classification_report(y_test, prediction))
机器学习实战-KNN算法-水果分类
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('fruit_data.csv')
data
labelencoder = LabelEncoder()
data.iloc[:,0] = labelencoder.fit_transform(data.iloc[:,0])
data
labelencoder.classes_
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 切分数据集,stratify=y表示切分后训练集和测试集中的数据类型的比例跟切分前y中的比例一致
# 比如切分前y中0和1的比例为1:2,切分后y_train和y_test中0和1的比例也都是1:2
# 设置random_state,使用同样的随机方式来切分数据
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(data.iloc[:,1:], data.iloc[:,0], test_size=0.3, stratify=data.iloc[:,0], random_state=20)
# 保存不同k值测试集准确率
test_scores = []
# 保存不同k值训练集准确率
train_scores = []# 设置30个k值
k = 30
for i in range(1,k):knn = KNeighborsClassifier(i)knn.fit(x_train,y_train)# 保存测试集准确率test_scores.append(knn.score(x_test,y_test))# 保存训练集准确率train_scores.append(knn.score(x_train,y_train))
plt.title('k-NN Varying number of neighbors')
plt.plot(range(1,k),test_scores,label="Test")
plt.plot(range(1,k),train_scores,label="Train")
plt.legend()
plt.xticks(range(1,k))
plt.xlabel('k')
plt.ylabel('accuracy')
plt.show()
# 选择一个最好的k值作为模型参数
k = np.argmax(test_scores)+1
knn = KNeighborsClassifier(k)
knn.fit(x_train,y_train)
print(k)
print(knn.score(x_test,y_test))
机器学习实战-KNN算法-20相关推荐
- 机器学习实战——KNN算法预测电影类型
预测电影类型 现有爱情片和动作片(不是爱情动作片,雾)的打斗场面和接吻场面的次数统计,然后给出一个电影打斗场面和接吻场面出现的次数,预测其类型. 那么如何预测呢?当然用KNN了. KNN算法的原理就是 ...
- 机器学习之KNN算法
机器学习之KNN算法 1 KNN算法 2 预测电影类型例子 3 sklearn实现KNN算法 4 总结 前言:主要介绍KNN算法的基本原理,公式.sklearn实现knn算法,以及knn的优点缺点使用 ...
- 机器学习:KNN算法对鸢尾花进行分类
机器学习:KNN算法对鸢尾花进行分类 1.KNN算法的理解: 1.算法概述 KNN(K-NearestNeighbor)算法经常用来解决分类与回归问题, KNN算法的原理可以总结为"近朱者赤 ...
- 机器学习之KNN算法原理
机器学习之KNN算法原理 1 KNN算法简介 2 算法思想 3 多种距离度量公式 ① 欧氏距离(Euclidean distance) ② 曼哈顿距离(Manhattan distance) ③ 闵式 ...
- 【机器学习】KNN算法实现手写板字迹识别
文章目录 [机器学习]KNN算法实现手写板字迹识别 1. 前言 2. 实验背景 3. 测试过程 3.1 手写板及测试数据的制作 3.2 加载训练数据并进行KNN模型搭建 3.3 结果预测 4. 总结 ...
- 【机器学习】KNN算法实战项目二:水果分类
KNN算法实战项目二:水果分类 2 KNN实现水果分类 2.1 模块导入与数据加载 2.2 数据EDA 2.3 模型创建与应用 2.4 绘制决策边界 手动反爬虫: 原博地址 https://blog. ...
- 机器学习-7.KNN算法编程实战:红酒分类
EduCoder:机器学习-KNN算法编程实战:红酒分类 第1关:分析红酒数据 编程要求: 请仔细阅读右侧代码,根据方法内的提示,在Begin - End区域内进行代码补充,完成alcohol_mea ...
- 【机器学习】KNN算法实战项目三:金融贷款策略分类
KNN算法实战项目三:金融贷款策略分类 3 金融贷款策略中的KNN分类 3.1 模块导入与数据加载 3.2 数据EDA 3.2.1 数据预处理 3.2.2 数据可视化 3.2.3 特征工程 3.3 模 ...
- 机器学习实战——KNN及部分函数注解
书籍:<机器学习实战>中文版 IDE:PyCharm Edu 4.02 环境:Adaconda3 python3.6 本系列主要是代码学习记录,其中设计的理论知识,不做过多解释.书中代码 ...
最新文章
- 【c语言】蓝桥杯算法提高 P0101
- MSMQ: C# MSMQ编程问题
- c++学习笔记之运算符的重载
- 网站如何启用SSL安全证书?IIS7启用新建Https:/
- java资源争夺_所有满足类似需求,争夺同类资源的组织和个人统称为( )。...
- Jquery和雅虎的YQL服务实现天气预报功能!
- (转)OGNL与值栈
- Linux系统下ifconfig和route配置网络详解
- 2018~2021年软考下午真题考点总结-软考最新
- 中国省市地图JSON数据下载
- ecshop内页显示最新文章
- 乐山市计算机学校灵异事件,我也来说个以前上学时候的灵异事件
- linaro软件源更新问题
- unexpected error while obtaining UI hierarchy
- 问题解决:pdf打不开,出现Acrobat failed to connect to a DDE server问题
- 人生进度条百分之20_1分钟get技能:缺了“进度条”,你注定和80%的失败者一样实现不了人生目标...
- 产品经理如何营销自己
- python把汉字变成拼音英文_利用python将表格中的汉字转化为拼音
- win10和win server 2016新的TCP功能介绍
- pytorch整理(三)
热门文章
- 怎么将arcgis新建工具条如何保存_ArcGIS中寻找最短路径的方法
- csp 通信网络 java_CSP 通信网络
- ucla研究生计算机科学,详解UCLA研究生录取数据,达到什么标准才能稳被录?
- mybatis 忽略实体字段_27道mybatis面试真题,你能答对几道?
- linux内核挂载nfs,Linux 挂载NFS文件系统
- java jsch 密钥登陆_我们可以使用JSch进行基于SSH密钥的通信吗?
- 错误:未在本地计算机上注册“Microsoft.Ace.OleDb.12.0”提供程序
- 【ruoyi若依】Caused by: java.lang.NoClassDefFoundError: com/sun/jna/platform/win32/VersionHelpers
- jquery-confirm
- python dataframe取一列_python - 从pandas DataFrame列标题中获取列表