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头歌第2关：使用sklearn中的kNN算法进行分类

时间: 2024-10-11 19:16:20 浏览: 301

头歌第2关提到的是使用Python的scikit-learn库中的K近邻(K-Nearest Neighbors, kNN)算法来进行分类任务。kNN是一种基于实例的学习方法，它的基本思想是：给定一个新的样本点，找出训练集中与其最相似的k个邻居，然后根据这k个邻居的类别标签，多数表决来确定新样本的类别。以下是简单的步骤： 1. **导入必要的库**：首先需要导入`sklearn.neighbors`模块，它包含了kNN算法。 ```python from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier ``` 2. **加载数据集**：通常使用`sklearn.datasets`提供的数据集，如iris、digits等，或者自行准备特征和标签。 ```python from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target ``` 3. **创建模型**：设置k值，创建`KNeighborsClassifier`对象。 ```python knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) ``` 4. **训练模型**：使用fit()方法对数据进行拟合。 ```python knn.fit(X, y) ``` 5. **预测分类**：对于新的测试数据，使用predict()方法进行分类。 ```python new_data = ... # 新的数据点 prediction = knn.predict(new_data) ``` 6. **评估模型**：可以使用交叉验证或其他评估方法检查模型性能。注意：kNN算法计算效率较低，尤其是处理大规模数据时，因为它在预测时需要遍历整个训练集。另外，选择合适的k值也是一门艺术，过大可能导致过拟合，过小则欠拟合。

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