标签:knn iris predict train print 调优 estimator test 鸢尾花
def knn_iris(): # 获取数据 iris = load_iris() # 划分数据集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=22) # 特征工程:标准化 transfer = StandardScaler() x_train = transfer.fit_transform(x_train) x_test = transfer.fit_transform(x_test) # KNN算法预估器 estimator = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) estimator.fit(x_train, y_train) # 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) def knn_iris_gscv(): # 添加网格搜索和交叉验证 # 获取数据 iris = load_iris() # 划分数据集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=22) # 特征工程:标准化 transfer = StandardScaler() x_train = transfer.fit_transform(x_train) x_test = transfer.fit_transform(x_test) # KNN算法预估器 estimator = KNeighborsClassifier() # 不用添加k值了 # 网格搜索与交叉验证 # 数据准备 param_data = {"n_neighbors": [1, 3, 5, 7, 9, 11]} estimator = GridSearchCV(estimator, param_grid=param_data, cv=10) estimator.fit(x_train, y_train) # 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) # 最佳参数 print("最佳参数:\n", estimator.best_params_) # 最佳结果 print("最佳结果:\n", estimator.best_score_) # 最佳估计器 print("最佳估计器:\n", estimator.best_estimator_) # 交叉验证结果 print("交叉验证结果:\n", estimator.cv_results_)
标签:knn,iris,predict,train,print,调优,estimator,test,鸢尾花 来源: https://www.cnblogs.com/MatteaTse/p/16393358.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。