四、分类算法 - KNN算法(K-近邻算法)

目录

1、K-近邻算法

1.1 K-近邻算法原理

1.2 K - 近邻算法API

1.3 案例1:鸢尾花种类预测

1.3.1 数据集介绍

1.3.2 步骤

1.4 KNN 算法总结


  1. sklearn转换器和估算器
  2. KNN算法
  3. 模型选择和调优
  4. 朴素贝叶斯算法
  5. 决策树
  6. 随机森林

1、K-近邻算法

1.1 K-近邻算法原理

1.2 K - 近邻算法API

1.3 案例1:鸢尾花种类预测

1.3.1 数据集介绍

1.3.2 步骤

  1. 获取数据
  2. 数据集划分
  3. 特征工程   - 标准化
  4. KNN预估器流程
  5. 模型评估
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import  train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.preprocessing import StandardScalerdef knn_iris():# 用KNN 算法对鸢尾花进行分类# 1、获取数据iris = load_iris()# 2、划分数据集x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(iris.data,iris.target,random_state=6)# 3、特征工程 - 标准化transfer = StandardScaler()x_train = transfer.fit_transform(x_train)x_test = transfer.transform(x_test)# 4、KNN 算法预估器estimator = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)estimator.fit(x_train,y_train)# 5、模型评估# 方法1 :直接比对真实值和预测值y_predict = estimator.predict(x_test)print("y_predict:\n",y_predict)print("直接比对真实值和预测值:\n",y_test == y_predict)# 方法2:计算准确率score = estimator.score(x_test,y_test)print("准确率为:\n",score)return Noneif __name__ == "__main__":# 代码1 :用KNN算法对鸢尾花进行分类knn_iris()

1.4 KNN 算法总结

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