python KNN演算法運用練習之分類

問題描述：通過對細胞7個屬性的測量得分，**蛋白質的定位位點，一共有8個定位點。

模型選擇與評估：用cross_val_score實現，返回打分結果，分數越高，效能越好。引數cv，表示幾折交叉；引數scroing，常用「neg_mean_absolute_error"(mae相反數）、」neg_mean_squared_error"、「accuracy"等

from sklearn.model_selection import cross_val_score

scores=cross_val_score(knn,x,y,cv=10,scoring='accuracy')

from sklearn.preprocessing import labelencoder

le=labelencoder()        #例項化乙個labelencoder物件
le.fit(y)                #呼叫fit方法，遍歷目標變數y的值
y=le.transform(y)        #將字串變數轉化，對應到乙個離散型數字上

import os

import pandas as pd
from sklearn import neighbors
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import cross_val_score
os.chdir(r"c:\users\勤奮的大眼仔\documents\資料探勘")
data=pd.read_csv('ecoli.csv')
#輸入特徵值 mcg, **h, lip, chg, aac, alm1, alm2
#輸出 site  
#資料處理   新增表頭屬性值
data.columns=["mcg","**h","lip","chg","aac","alm1","alm2","site"]
data.isnull().sum()    #檢視是否有缺失值
data.shape     
le=labelencoder()   
le.fit(data.site)  
knn=neighbors.kneighborsclassifier(6,weights='distance')  
x=data[data.columns[0:6]]
y=le.transform(data.site)  
scores=cross_val_score(knn,x,y,cv=10,scoring='accuracy')  
print(np.mean(scores))   
#分類準確率為0.7999132377908719

python knn演算法練習

1，準備資料 從檔案中讀出檔案 資料來自海倫約會 例子 展示如圖 2 資料歸一化 主要公式 newvalue oldvalue min max min tmpmat,rangs,mins knn.autonorm mat tmpmat array 0.44832535,0.39805139,0.56...

python kNN基礎演算法 分類和推薦系統

1 k 近鄰演算法是分類資料最簡單最有效的方法。2 在將資料輸入到分類器之前，必須將待處理資料的格式改變為分類器可以接受的格式。3 所有的推薦模型都可以使用這個演算法，只要將結果量化就行了，主要是要考慮權重的設計。coding utf 8 數字型聚類分析 from numpy import impo...

演算法實際運用

我們在linux中用select實現多路復用中有幾個巨集 fd set fd clr fd zero在這裡充分利用到了集合的概念和演算法 因一項工作而卡住需等待這項工作時，導致別的工作不能完全進行 這樣浪費資源和時間 怎麼處理呢 這裡有幾種解決的方法 其中一種就是每隔一段時間進行迴圈檢測看這項工作是...