使用KNN对数据分析下载

weixin_39821620 2020-06-19 03:00:30

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在这篇博客中，我们将详细介绍如何使用KNN（K最近邻）模型进行数据分析和预测。我们将从导入数据开始，然后选择特征变量，划分训练集和测试集。接着，我们将训练KNN模型，进行预测，并计算混淆矩阵、准确率、精确度、召回率和F1值。此外，我们还将计算十折交叉验证，并选取最优参数K值。通过这个过程，你将能够全面了解KNN模型的应用，以及如何通过调整参数来优化模型的性能。

一、KNN算法 (K近邻算法) 简述可以简单粗暴的认为在判断一个未知事物时，可以观察离它最近的几个样本。步骤：寻找样本数据集K个最近的元素计算K个元素中各种类别的占比占比最高的类别即为新数据的类别 K的取值对结果有很大的影响如下图，中间的圆要被赋予哪个类？是三角形还是正方形？如果K=3，由于三角形所占比例为2/3，圆将被赋予三角形那个类；如果K=7，由于正方形所占比例为4/7，圆将被赋予正方形那个类计算复杂度优化计算新数据（未知样本）和K个训练样本的距离dist；得

使用KNN算法对鸢尾花数据集进行分类

knn【K-Nearest-Neighbors】算法是机器学习中很常见的一个算法，主要用于数据分类，属于有监督学习。本文结构安排knn算法核心思想knn算法demo【python手写实现iris数据集分类】python实现数据可视化对超参数k的思考knn算法优缺点分析 knn算法核心思想百度的解释如果一个样本在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别自己的理解从k众心理，即找到离自己最近的k个数据，选择其中大多数数据所属类别，

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