在R中调整knn中的K训练()命令
在R中调整knn中的K训练()命令
提问于 2018-01-07 22:19:33
我正在尝试使用knn算法进行分类。我的问题是如何调整算法使用的邻居数量？
例如，我想使用3、9和12？
如何在命令中调整此参数？
species_knn = train(species ~., method= "knn", data = species, trControl=trainControl(method = 'cv', number = 3))回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2018-01-07 22:34:35
下面是一个使用虹膜数据的网格搜索示例：
library(caret)构建要调整的超参数网格：
grid = expand.grid(k = c(3, 9, 12)) #in this case data.frame(k = c(3, 9, 12)) will do在tuneGrid参数中提供网格：
species_knn = train(Species ~., method= "knn",
data = iris,
trControl = trainControl(method = 'cv',
number = 3,
search = "grid"),
tuneGrid = grid)
species_knn$results
#output
k Accuracy Kappa AccuracySD KappaSD
1 3 0.9666667 0.9499560 0.02309401 0.0346808964
2 9 0.9600000 0.9399519 0.00000000 0.0000416525
3 12 0.9533333 0.9299479 0.01154701 0.0173066504Here是所有可用型号和超参数的列表。
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/48138031
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
