KNN算法分析实战（鸢尾花数据集）
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KNN算法分析实战（鸢尾花数据集）
代码效果图
一、导入需要的包
二、
1.导入数据
2.建立训练集和测试集
3.设置K值
4. 十重交叉验证K值
5.模型拟合
6.数据可视化输出
代码效果图
，废话不多说，先看看代码实验结果
提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考
一、导入需要的包
要是报错的话可以在pycharm安装包，要是不行就在命令窗口输入pip install +包名
import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import neighborsimport numpy as npimport pandas as pdimport seaborn as snsfrom sklearn import model_selectionfrom sklearn import metrics
二、
1.导入数据
导入数据并查看前5行代码
df1 = pd.read_csv(r'D:\python\iris.csv')print(df1.head())#输出前五行predictors = df1.columns[:-1]
2.建立训练集和测试集
代码如下：
x_train,x_test,y_train,y_test=model_selection.train_test_split(df1[predictors],df1.Species,test_size=0.5,random_state = 1234)print(np.ceil(np.log2(df1.shape[0])))
3.设置K值
#设置待测试的不同K值K = np.arange(1,np.ceil(np.log2(df1.shape[0])))print(np.arange(1,np.ceil(np.log2(df1.shape[0]))))#设置空列表，用于储存平均准确率accuracy = []
4. 十重交叉验证K值
使用十重交叉验证K值，并做出最适合K值的折线图
#使用十重交叉验证的方法for k in K:cv_result = model_selection.cross_val_score\(neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=int(k),weights='distance'),x_train, y_train, cv=10, scoring='accuracy')accuracy.append(cv_result.mean())#从K个平均准确率中挑选出最大值做对应的目标arg_max = np.array(accuracy).argmax()
#中文负号正常显示plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False#绘制不同k值与准确率之间的折线图plt.plot(K,accuracy)plt.scatter(K,accuracy)plt.text(K[arg_max],accuracy[arg_max],'最佳K值为%s'%int(K[arg_max]))plt.show()
5.模型拟合
代入K值，进行模型拟合
#重新构建模型，并将最佳邻近数个数设置为7knn_class = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=7,weights='distance')#模型拟合knn_class.fit(x_train,y_train)#模型在测试集上的预测predict = knn_class.predict(x_test)
6.数据可视化输出
#构建混淆矩阵cm = pd.crosstab(predict,y_test)print(f'鸢尾花种类混淆矩阵\n{cm}')#热力图输出cm = pd.DataFrame(cm,columns=['setosa','versicolor','virginica'],index=['setosa','versicolor','virginica'])sns.heatmap(cm,annot=True,cmap='GnBu')plt.xlabel('Real Lable')plt.ylabel('Predict Lable')plt.title('鸢尾花种类热力图')plt.show()#显示各类预测准确率b = metrics.classification_report(y_test,predict)print(f'显示各类预测准确率\n{b}')
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