四、分类算法 - KNN算法（K-近邻算法）-Toy模板网

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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

sklearn转换器和估算器
KNN算法
模型选择和调优
朴素贝叶斯算法
决策树
随机森林

1、K-近邻算法

1.1 K-近邻算法原理

四、分类算法 - KNN算法（K-近邻算法）,机器学习,算法,分类,近邻算法

1.2 K - 近邻算法API

四、分类算法 - KNN算法（K-近邻算法）,机器学习,算法,分类,近邻算法

1.3 案例1：鸢尾花种类预测

1.3.1 数据集介绍

四、分类算法 - KNN算法（K-近邻算法）,机器学习,算法,分类,近邻算法

1.3.2 步骤

获取数据
数据集划分
特征工程 - 标准化
KNN预估器流程
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 StandardScaler

def 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 None

if __name__ == "__main__":
    # 代码1 ：用KNN算法对鸢尾花进行分类
    knn_iris()