头歌机器学习---sklearn中的kNN算法

10月前作者：liuyizeliuyize 分类：Toy博客阅读(48) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了头歌机器学习---sklearn中的kNN算法。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

第1关使用sklearn中的kNN算法进行分类

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

def classification(train_feature, train_label, test_feature):
    '''
    使用KNeighborsClassifier对test_feature进行分类
    :param train_feature: 训练集数据
    :param train_label: 训练集标签
    :param test_feature: 测试集数据
    :return: 测试集预测结果
    '''

    #********* Begin *********#
    clf = KNeighborsClassifier()
    clf.fit(train_feature, train_label)
    return clf.predict(test_feature)
    #********* End *********#

第2关使用sklearn中的kNN算法进行回归文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-739475.html

from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor

def regression(train_feature, train_label, test_feature):
    '''
    使用KNeighborsRegressor对test_feature进行分类
    :param train_feature: 训练集数据
    :param train_label: 训练集标签
    :param test_feature: 测试集数据
    :return: 测试集预测结果
    '''

    #********* Begin *********#
    clf=KNeighborsRegressor() 
    clf.fit(train_feature, train_label)               
    return clf.predict(test_feature)
    #********* End *********#

到了这里，关于头歌机器学习---sklearn中的kNN算法的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

分享到：

领支付宝红包赞助服务器费用

【机器学习笔记】7 KNN算法

欧几里得度量（Euclidean Metric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在𝑚维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。想象你在城市道路里，要从一个十字路口开车到

2024年02月21日
浏览(39)
机器学习小结之KNN算法

KNN (K-Nearest Neighbor)算法是一种最简单，也是一个很实用的机器学习的算法，在《机器学习实战》这本书中属于第一个介绍的算法。它属于基于实例的有监督学习算法，本身不需要进行训练，不会得到一个概括数据特征的模型，只需要选择合适的参数 K 就可以进行应用。

2024年02月06日
浏览(77)
机器学习KNN最邻近分类算法

KNN (K-Nearest Neighbor) 最邻近分类算法，其核心思想“近朱者赤，近墨者黑”，由你的邻居来推断你的类别。图中绿色圆归为哪一类？ 1、如果k=3，绿色圆归为红色三角形 2、如果k=5，绿色圆归为蓝色正方形参考文章 knn算法实现原理：为判断未知样本数据的类别，以所有已知样

2024年04月10日
浏览(68)
机器学习——K近邻（KNN）算法

目录一、knn算法概述 1.简单介绍 2.工作原理 3.knn算法中常用的距离指标 4.knn算法优势 5.knn算法一般流程二、knn算法经典实例——海伦约会网站三、关于天气和旅行适合度的例子四、总结 K近邻算法（KNN）是一种用于分类和回归的统计方法。k-近邻算法采用测量不同特征值之

2024年01月16日
浏览(38)
机器学习——kNN算法之红酒分类

目录 StandardScaler的使用 KNeighborsClassifier的使用代码实现数据集介绍数据集为一份红酒数据，总共有 178 个样本，每个样本有 13 个特征，这里不会为你提供红酒的标签，你需要自己根据这 13 个特征对红酒进行分类。部分数据如下图： StandardScaler的使用由于数据中有些特征的

2024年02月11日
浏览(38)
【机器学习实战】K- 近邻算法（KNN算法）

K-近邻算法，又称为 KNN 算法，是数据挖掘技术中原理最简单的算法。 KNN 的工作原理：给定一个已知类别标签的数据训练集，输入没有标签的新数据后，在训练数据集中找到与新数据最临近的 K 个实例。如果这 K 个实例的多数属于某个类别，那么新数据就属于这个类别。

2023年04月20日
浏览(57)
机器学习——K最近邻算法（KNN）

机器学习——K最近邻算法（KNN）在传统机器学习中，KNN算法是一种基于实例的学习算法，能解决分类和回归问题，而本文将介绍一下KNN即K最近邻算法。 K最近邻（KNN）算法是一种基于实例的学习算法，用于分类和回归问题。它的原理是根据样本之间的距离来进行预测。核

2024年02月09日
浏览(42)
【机器学习】KNN算法-鸢尾花种类预测

K最近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）算法是一种用于模式识别和分类的简单但强大的机器学习算法。它的工作原理非常直观：给定一个新数据点，KNN算法会查找离这个数据点最近的K个已知数据点，然后基于这K个最近邻数据点的类别来决定新数据点的类别。简而言之，KNN算法通过周

2024年02月07日
浏览(42)
机器学习-KNN算法（鸢尾花分类实战）

前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。 K近邻（K Nearest Neighbors，KNN）算法是最简单的分类算法之一，也就是根据现有训练数据判断输入样本是属于哪一个类别。 “近朱者赤近墨者黑\\\"，所谓的K近邻，也就

2023年04月08日
浏览(72)
【数据挖掘】-KNN算法+sklearn代码实现(六)

🤵‍♂️ 个人主页：@Lingxw_w的个人主页 ✍🏻作者简介：计算机科学与技术研究生在读 🐋 希望大家多多支持，我们一起进步！😄 如果文章对你有帮助的话，欢迎评论 💬点赞👍🏻 收藏 📂加关注+ 目录介绍算法的例子 KNN算法原理

2024年02月07日
浏览(42)