KNN分类算法

简介: KNN分类算法
from sklearn.datasets import load_wine
#KNN分类算法
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
#分割训练集与测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
#导入numpy
import numpy as np
#加载数据集
wine_dataset=load_wine()
#查看数据集对应的键
print("红酒数据集的键:\n{}".format(wine_dataset.keys()))
print("数据集描述:\n{}".format(wine_dataset['data'].shape))
# data 为数据集数据;target 为样本标签
#分割数据集,比例为 训练集:测试集 = 8:2
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(wine_dataset['data'],wine_dataset['target'],test_size=0.2,random_state=0)
#构建knn分类模型,并指定 k 值
KNN=KNeighborsClassifier(n_neighbors=10)
#使用训练集训练模型
KNN.fit(X_train,y_train)
#评估模型的得分
score=KNN.score(X_test,y_test)
print(score)
#给出一组数据对酒进行分类
X_wine_test=np.array([[11.8,4.39,2.39,29,82,2.86,3.53,0.21,2.85,2.8,.75,3.78,490]])
predict_result=KNN.predict(X_wine_test)
print(predict_result)
print("分类结果:{}".format(wine_dataset['target_names'][predict_result]))
目录
相关文章
|
26天前
|
机器学习/深度学习 算法
机器学习入门(三):K近邻算法原理 | KNN算法原理
机器学习入门(三):K近邻算法原理 | KNN算法原理
|
26天前
|
机器学习/深度学习 算法 API
机器学习入门(五):KNN概述 | K 近邻算法 API,K值选择问题
机器学习入门(五):KNN概述 | K 近邻算法 API,K值选择问题
|
2月前
|
算法 Python
KNN
【9月更文挑战第11天】
48 13
|
2月前
|
算法 大数据
K-最近邻(KNN)
K-最近邻(KNN)
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
R语言中的支持向量机(SVM)与K最近邻(KNN)算法实现与应用
【9月更文挑战第2天】无论是支持向量机还是K最近邻算法,都是机器学习中非常重要的分类算法。它们在R语言中的实现相对简单,但各有其优缺点和适用场景。在实际应用中,应根据数据的特性、任务的需求以及计算资源的限制来选择合适的算法。通过不断地实践和探索,我们可以更好地掌握这些算法并应用到实际的数据分析和机器学习任务中。
|
4月前
knn增强数据训练
【7月更文挑战第27天】
35 10
|
4月前
|
机器人 计算机视觉 Python
K-最近邻(KNN)分类器
【7月更文挑战第26天】
44 8
|
4月前
创建KNN类
【7月更文挑战第22天】创建KNN类。
31 8
|
4月前
knn增强数据训练
【7月更文挑战第28天】
36 2
|
4月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
Python实现PCA降维和KNN人脸识别模型(PCA和KNeighborsClassifier算法)项目实战
Python实现PCA降维和KNN人脸识别模型(PCA和KNeighborsClassifier算法)项目实战