今天小编给大家分享一下Python怎么用scikit-learn实现近邻算法分类的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。scikit-learn库scikit-learn已经封装好很多数据挖掘的算法现介绍数据挖掘框架的搭建方法1.转换器（Transformer）用于数据预处理，数据转换2.流水线（Pipeline）组合数据挖掘流程，方便再次使用（封装）3.估计器（Estimator）用于分类，聚类，回归分析（各种算法对象）所有的估计器都有下面2个函数fit() 训练用法：estimator.fit(X_train, y_train)estimator = KNeighborsClassifier() 是scikit-learn算法对象X_train = dataset.data 是numpy数组y_train = dataset.target 是numpy数组predict() 预测用法：estimator.predict(X_test)estimator = KNeighborsClassifier() 是scikit-learn算法对象X_test = dataset.data 免费云主机域名是numpy数组示例输出：训练集数据有 263 条
测试集数据有 88 条
每条数据有 34 个features输出：准确率 86.4%
平均准确率 82.3%以上就是“Python怎么用scikit-learn实现近邻算法分类”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获，小编每天都会为大家更新不同的知识，如果还想学习更多的知识，请关注百云主机行业资讯频道。
相关推荐: 如何使用Python遍历文件夹实现查找指定文件夹
本篇内容主要讲解“如何使用Python遍历文件夹实现查找指定文件夹”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“如何使用Python遍历文件夹实现查找指定文件夹”吧!指定文件夹：E:/Code/Python/tes…
免责声明：本站发布的图片视频文字，以转载和分享为主，文章观点不代表本站立场，本站不承担相关法律责任；如果涉及侵权请联系邮箱：360163164@qq.com举报，并提供相关证据，经查实将立刻删除涉嫌侵权内容。
微信扫一扫 
