ICode9

精准搜索请尝试: 精确搜索
首页 > 编程语言> 文章详细

机器学习—最近邻算法

2022-07-01 13:04:39  阅读:173  来源: 互联网

标签:iris 机器 样本 tr 学习 算法 model te data


kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数数以一个类型别,则该样本也属于这个类别,并具有该类别上样本的特征。该方法在确定分类决策上,只依据最近邻的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。

1.鸢尾花分类问题

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris

iris=load_iris()
data_tr,data_te,label_tr,label_te=train_test_split(iris.data,iris.target,test_size=0.2) #拆分专家样本集


model=KNeighborsClassifier(n_neighbors=50) #构建模型
model.fit(data_tr,label_tr) #模型训练
pre=model.predict(data_te) #模型预测
acc=model.score(data_te,label_te) #模型在测试集上的精度
print(acc)

2.参考文章

最近邻算法(KNN)

【创作不易,望点赞收藏,若有疑问,请留言,谢谢】

标签:iris,机器,样本,tr,学习,算法,model,te,data
来源: https://www.cnblogs.com/dongxuelove/p/16434217.html

本站声明: 1. iCode9 技术分享网(下文简称本站)提供的所有内容,仅供技术学习、探讨和分享;
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关;
3. 关于本站的所有言论和文字,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关;
4. 本站文章均是网友提供,不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属;如您发现该文章侵犯了您的权益,可联系我们第一时间进行删除;
5. 本站为非盈利性的个人网站,所有内容不会用来进行牟利,也不会利用任何形式的广告来间接获益,纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。

专注分享技术,共同学习,共同进步。侵权联系[81616952@qq.com]

Copyright (C)ICode9.com, All Rights Reserved.

ICode9版权所有